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Multivariate Statistik (Subject) / 5. Multiple lineare Regression (Lesson)
Multiple lineare Regression
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- Was versteht man unter Partialkorrelation? = linearer Zusammenhang von zwei Variablen, aus dem der Einfluss einer dritten Variable herausgerechnet wurde. (heraus-partialisiert) Mit Partialkorrelationen lassen sich Zusammenhänge zwischen drei und mehr Variablen beschreiben, etwa gemeinsame Erklärung eines Kriteriums bzw. redundante Varianz Störvariablen kontrollieren Suppressoreffekte analysieren Scheinkorrelationen aufdecken Definition der Partialkorrelation: Korrelation von Residualvariablen aus einfacher linearer Regression z.B. X, Y und Z korrelieren Wie groß ist der Zusammenhang zwischen X und Y, wenn der Einfluss von Z heraus-"gerechnet" wird?
- Was ist eine Semipartialkorrelation? Für Semipartialkorrelationen wird (nur) ein Regressionsresiduum mit einer beobachteten Variable korreliert.
- Ziel und Beispiele multipler linearer Regression Ziel: Beschreibung des Zusammenhangs zwischen mehr als zwei Merkmalen. Vorhersage eines Kriteriums aus mehr als einem Prädiktor. Beispiele: Therapieerfolg in Abhängigkeit von der Art der Therapie, der Therapeuten-Klienten-Interaktion, der Schwere der psychischen Störung und der Komorbidität. Prüfungsergebnisse im Fach Statistik in Abhängigkeit von der mathematischen Vorbildung, dem Übungsaufwand, der Anzahl der Konsultationen mit anderen Studierenden und dem Selbstvertrauen der Studierenden. Frage: inwieweit klären Prädiktoren unabhängig voneinander die Unterschiedlichkeit der Personen auf der abhängigen Variablen auf?
- Unstandardisierte vs. standardisierte Regressionsgewichte: Interpretation und Verwendung Unstandardisierte Regressionsgewichte: Interpretation: In Bezug auf die Einheiten der Prädiktoren. Verwendung: Zur Interpretation des absoluten Effekts. Standardisierte Regressionsgewichte: Interpretation: Standardisierter Einfluss der Prädiktoren auf das Kriterium. Verwendung: Zum Vergleichen relativer Effekte (zwischen Modellen …).
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