4 - Regression Flashcards
Was für Variablen braucht man für eine Regression?
- Kriteriumsvariable muss intervallskaliert und nicht eingeschränkt sein
- Prädiktoren müssen intervallskaliert oder dichotom sein
- Prädiktoren müssen Varianz haben
Was versteht man bei der Regression unter Linearität?
Die Beziehung zweier Variablen muss auch in der Realität linear sein.
Was versteht man bei der Regression unter Unabhängigkeit?
Die Wert der Kriteriumsvariable müssen von verschiedenen Personen stammen und dürfen sich nicht gegenseitig beeinflussen.
Was ist Multikollinearität?
Eine zu hohe Korrelation der Prädiktoren.
Was ist Homoskedastizität?
Die Prädiktorvariablen sollten auf jedem Level eine konstante Varianz haben. Nimmt die Streuung mit der Größe der Prädiktoren zu, ist keine H. gegeben.
Was versteht man bei der Regression unter Unabhängigkeit der Residuen?
Sie dürfen nicht mit sich selbst und untereinander Korrelieren.
Was ist R^2?
Der Anteil der aufgeklärten Varianz an der Gesamtvarianz (SSm/SSt)
Was überprüft der Durbin-Watson-Test und welcher Wert ist günstig?
Die Unabhängigkeit der Residuen. Der Wert sollte zwischen 1 und 3 liegen.
Was testet die ANOVA bei einer Regression?
Ob das Gesamtmodell statistisch akzeptabel ist. Sie vergleicht das Modell mit einem „Nullmodell“.
Wie interpretiert man Kolinearitätsstatistiken?
Wenn Toleranz über .20 und VIF unter 10.
Der Konditionsindex sollte kleiner als 15 sein, ab 30 ernsthaftes Problem.
Was macht man, wenn die uV nominalskaliert ist?
Dummykodierung: neue Variablen für jede Klasse der uV. So hat man k-1 neue, dichotome Variablen, die eingegeben werden können.
