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Quantitative Methoden 2 (Fach) / Modellvergleiche (Lektion)
- Modellvergleiche um das Modell zu finden, das die meiste Varianz im Kriterium erklärt bei minimaler Prädiktorenanzahl
- Nullmodell -schließt keine Prädiktoren ein - besteht nur aus Intercept (=Mittelwert des Kriteriums) -erklärt keine Varianz des Kriteriums -vergleich mit Nullmodell um zu sehen ob Prädikoren Varianz erklären
- Kriterien zum Modellvergleich -R2 adjustiert (Größer= besser) -AIC (kleiner =besser) -F-test: (signfikanztest): Zur Klärung ob Modell mit mehr Prädiktoren gleich viel Varianz aufklärt wie Modell mit weniger
- Schrittweise Regressionsanalyse nach und nach einzelne Prädiktoren zum Nullmodell hinzufügen (vorwärtsverfahren) und bei jedem Schritt Veränderung in R2adjustiert und AIC beobachten
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