Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS - download pdf or read online

By Gerhard Kockläuner

ISBN-10: 3322842274

ISBN-13: 9783322842275

ISBN-10: 3528046058

ISBN-13: 9783528046057

Regressionsanalysen erlauben vielfaltige Aussagen Uber Bezie hungen zwischen quantitativen Variablen. Angewandte Regressi onsanalysen werden mit vorliegenden Datensatzen auf elektroni schen Rechenanlagen durchgefUhrt. Dort installierte statisti sche Programmpakete wie SPSS (Statistical package deal for Social Sciences) verfUgen in der Regel Uber Regressionsprozeduren. Diese Prozeduren liefern dem Nutzer das Ergebnis einer Regres sionsanalyse in shape von Standardausdrucken, die es zu inter pretieren gilt. Teilweise bedingt durch die Vielfalt ausgedruck ter Ergebnisse, sind viele Nutzer mit einer solchen Interpreta tion Uberfordert. Die "Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS" soll hier eine auch auf andere statistische Prograrnrnpakete Ubertragbare Hilfestellung geben. Dabei steht die statistische examine und nicht eine Beschreibung des genutzten Programmpa kets, namlich SPSS/PC+, im Vordergrund. Die "Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS" gliedert sich in vier Kapitel. In der EinfUhrung (Kapitel 1) werden die Grundla gen fUr eine solche examine vorgestellt. Das sind die SPSS-Pro zedur REGRESSION, ein fUr die examine genutzter Datensatz sowie das Standardmodell der linearen Regression. Die anschlieBenden beiden Kapitel beziehen sich auf einfache lineare Regressions analysen. Kapitel 2 liefert diesbezUglich eine klassische ag gregierte examine, Kapitel three die zugehorige, auch auf einzelne Beobachtungsfalle bezogene Modelldiagnose. In Kapitel four werden examine und Diagnose auf mehrfache lineare Regressionen verall gemeinert. Eine Behandlung des difficulties der Kollinearitat kommt hinzu. Daneben finden sich in Kapitel four Verbindungen der Re gressions- zur Kovarianz- und Varianzanalyse. Der Anhang umfaBt einige wichtige statistische und mathematische Hilfs ittel fUr angewandte Regressionsanalysen, zusatzlich einen Ablaufplan fUr solche Analysen und ein Symbolverzeichnis.

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1) erfUllt sind. 1m Ablauf einer Regressionsanalyse sollten diese Voraussetzungen also UberprUft werden, bevor F- oder t-Tests erfolgen (vgl. Kapitel 3 und Anhang C). 2 Homogene Regression Analog zum Test der Hypothese 8 2 =0 kann im einfachen linearen Regressionsmodell auch die Hypothese H: 81 = 0 gegen G: 81 + (2-34) 0 getestet werden. Unter H geht die Regressionsbeziehung Yi = 81+82xi+ui fUr i=1, ... ,n aus Modell 1-1 (vgl. 1) in die Beziehung Yi=82xi+ui einer homogenen einfachen linearen Regression Uber.

2-13) und (2-14). 3 angegebene Kovarianz der beiden Schatzfunktionen b 1 und b 2 . Diese belauft sich auf Cov(b 1 ,b 2 ) = 2- - -0 X/L (xi-x) 2 . Samtliche Elemente von Cov(b) gehen in die Varianz von Vorhersagen ein. So laBt sich die Varianz der Vorhersagevariable y 53 aus Gl. (2-44) als 'V 'V Var(y) = x'Cov(b)x = 0 2'V X' (X'X) -1'V X (2-50) berechnen. Einsetzen der flir k=2 vorgenornrnenen Zerlegung von (X'X)-l flihrt hier auf die bereits in Gl. (2-22) eingeflihrte Varianz von y. Wird der Schatzvektor b auch in Gl.

Wird. Regressione~. Er laBt sich nachweisen, in- (2-8) die Abweichung Yi- Y gemaB Gl. (2-4) ersetzt 27 SchlieBlich ist auf das haufig mit R2 bezeichnete korrigierte BestimmtheitsmaB hinzuweisen. Dieses MaB besitzt im Gegensatz zu R2 auch die Eigenschaft, daB sein Wert sich bei Aufnahme beliebiger zusatzlicher Regressoren vermindern kann (vgl. 1). Mit R2 laBt sich eine ansonsten durch viele Regressoren immer erreichbare und mit einem hohen R2 -Wert verbundene gute Anpassung nicht langer vorspiegeln.

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Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS by Gerhard Kockläuner


by Brian
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