Download Angewandte Regressionsanalyse mit SPSS by Gerhard Kockläuner PDF

By Gerhard Kockläuner

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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33 1. 67 -1. 33 -1.

Die Koeffizienten dieser Geradengleiehung lassen sieh leieht interpretieren: Wegen ERN=o gilt b 1=BSP. Der Wert der Regressionskonstante b 1 ist gleieh dem arithmetisehen Mittel der Beobaehtungen fur die Variable BSP, wie es bereits in Bild 1-2 (vgl. 1) ausgewiesen wurde. Die Steigung als Wert von b 2 zeigt danaeh an, urn wieviel der Wert der Variable BSP tendenziell von BSP abweieht, wenn der Wert der Variable ERN sieh, von ERN ausgehend, urn eine Einheit naeh unten oder oben vers~hiebt. h. es gilt S~=1, stimmt der Wert von b 2 zudem mit der empirischen Kovarianz s xy Regressand Uberein.

Unter der Anzahl von Freiheitsgraden ist fur eine Summe von Abweichungsquadraten zu verstehen, wieviel einzelne Informationen ihre Berechnung unbedingt erfordert. -y sich zu Null addieren mussen. _y)2 erfolgt also unter einer Nebenbedingung. Die zugehori1 ge Anzahl von Freiheitsgraden betragt n-1. Analog sind der ~ei Berechnung von Le~ als Summe der Residuenquadrate k Normalglei1 chungen zu berucksichtigen. k soll wie in Modell 1-2 (vgl. 1) die Anzahl zu schatzender Regressionskoeffizienten bezeichnen und belauft sich fur einfache lineare Regressionen somit auf k=2.

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