Multivariate lineare Regression (SPSS)

Multikolliniarität
Wenn UV miteinander korrelieren, ist das schlecht. Der Regressionskoeffizient wird dann ungenauer. Dann lieber nur eine UV verwenden.SPSS Hilft bei der Entscheidung unter dem Menüpunkt "Methode" (Einschluss, Schrittweise usw.)

"ANALYSIEREN > REGRESSION > LINEAR""[x] Statistiken: Kollinearitätsdiagnose""KOLLINEARITÄTSDIAGNOSE" Konditionsindex: 10-30 mäßige, ü30 hohe Kolliniarität

Menü
"GRAFIKEN > STREUDIAGRAMM > 3D > DEFINIEREN""ANALYSIEREN > REGRESSION > LINEAR > STATISTIKEN""[x] Schätzer""[x] Konfidenzintervalle""[x] Änderung in R2""[x] Methode (Einschluss, Schrittweise usw.)"

Ausdruck
MODELLÜBERSICHT
 * "Änderung in R-Quadrat": multiper Determinationskoeffizient R²

KOEFFIZIENTEN


 * 1. B-Wert = Steigung der 1.UV. Zu lesen: Erhöht man UV um 1, erhöht sich AV um B.
 * 2. B-Wert = Steigung der 2.UV. Zu lesen: Erhöht man UV um 1, erhöht sich AV um B. Oft nur gering.
 * BETA = Standardisierte B-Werte, unabhängig von unterschiedlichen Einheiten.
 * a = Schnittpunkt auf y
 * Standardfehler
 * Signifikanz
 * Konfidenzintervall für B = Mit einem Vertrauen von 95% liegt die Stegung zwischen ... und ... und der Ordinatenabschnitt zwischen ... und ...