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Lineare Mehrfachregression in SPSS für Windows

Dargestellt am Beispiel der ADAC-Testdaten 1995

Lineare Mehrfachregression in SPSS für Windows
Über dieses Buch
  • Art: Diplomarbeit
  • Autor: Uwe Wojatzek
  • Abgabedatum: März 1995
  • Umfang: 81 Seiten
  • Dateigröße: 937,9 KB
  • Note: 2,0
  • Institution / Hochschule: Westfälische Wilhelms-Universität Münster Deutschland
  • ISBN (eBook): 978-3-8324-0462-8
  • ISBN (Paperback) :
    978-3-8324-0462-8 P
  • ISBN (CD) :978-3-8324-0462-8 CD
  • Sprache: Deutsch
  • Prämierung:
  • Arbeit zitieren: Wojatzek, Uwe März 1995: Lineare Mehrfachregression in SPSS für Windows, Hamburg: Diplomica Verlag
  • Schlagworte:

Diplomarbeit von Uwe Wojatzek

Einleitung:

Die lineare Mehrfachregression gehört zu den am häufigsten verwendeten statistischen Methoden zur Analyse von Zusammenhängen. Während bei der Korrelationsanalyse das "Ursache-Wirkungs-Prinzip" nur dahingehend untersucht wird, ob überhaupt ein Zusammenhang zwischen Merkmalen besteht, geht die Regressionsanalyse derart darüber hinaus, daß sie nicht nur eine symmetrische Abhängigkeit, sondern sogar eine eindeutige und nicht umkehrbare Richtung des funktionalen Zusammenhangs zweier metrisch skalierter Variablen unterstellt.

In den Fällen, in denen es sich um die lineare Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (Regressand, endogene Variable, erklärte Variable, Prognosevariable) und mindestens zwei unabhängigen Variablen (Regressoren, exogene Variablen, erklärende Variablen, Prädiktorvariablen) handelt, spricht man von der linearen Mehrfachregression, wobei die abhängige Variable mit Hilfe der unabhängigen Variablen approximiert werden soll. Dies ist auch bei der linearen Einfachregression der Fall, auf die hier aber nicht näher eingegangen wird, ebensowenig wie auf die nichtlinearen Beziehungen, da sie sich häufig durch Koordinatentransformation linearisieren lassen. Es soll diejenige mathematische oder auch Regressionsfunktion gesucht werden, welche diese Beziehung möglichst genau widerspiegelt. Deshalb ist es nicht verwunderlich, wenn für die Regressionsuntersuchung auch der Name "Dependenzanalyse" gebräuchlich ist.

Die beschleunigte Entwicklung von Hardware hat sich auch auf die Verbesserung von Statistiksoftware ausgewirkt. Gerade im Bereich der linearen Mehrfachregression wird das zu verarbeitende Datenmaterial mit steigender Anzahl der Regressoren so aufwendig, daß die Rechenprozeduren nur mit Hilfe von (Mikro-) Computern in einem vertretbaren Aufwand durchgeführt werden können.

Mittlerweile ist SPSS für Windows zum bekanntesten Datenanalysesystem für Mikrocomputer geworden und liegt seit kurzer Zeit auch in der deutschen Version 6.01 vor.

Gang der Untersuchung:

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es nicht nur, besondere theoretische Problembereiche der linearen Mehrfachregression zu analysieren, sondern auch der rasanten Statistiksoftwareentwicklung mit Hilfe von SPSS Rechnung zu tragen. Der Grund hierfür liegt darin, daß SPSS gegenüber allen anderen Statistikprogrammen, gerade im Hochschulbereich, bereits eine sehr weite Verbreitung gefunden hat.

Im 2. Kapitel der Arbeit werden die theoretischen Grundlagen der linearen Mehrfachregression behandelt, wobei diese Theorie eng an Professor Dr. Josef Bleymüller, Dr. Günther Gehlert, Professor Dr. Herbert Gülicher, WiSt-Statistik (1994), angelehnt ist. Die rechnerischen Vorgehensweisen werden dabei möglichst kurz gehalten, da der Schwerpunkt eher auf der praktischen statistischen Analyse der Daten liegen soll. Anhand ausgewählter und aktueller Autotestdaten werden die Möglichkeiten von SPSS bezüglich der linearen Mehrfachregression aufgezeigt und nicht nur die Leistungen des Programmsystems SPSS verbal aneinandergehängt.

Im 3. Kapitel wird schließlich die allgemeine Funktionsweise von SPSS erklärt, um die Möglichkeit zu haben, alle diejenigen Funktionen von SPSS zu erläutern, die im Rahmen des 2. Kapitels keine Verwendung gefunden haben. SPSS in der aktuellen Version 6.01 ist ein Programmsystem. Dies bedeutet, daß mehrere Programme unter einer gemeinsamen Benutzeroberfläche laufen. Die folgenden Ausführungen beziehen sich dabei auf das Basissystem von SPSS.

Die vorliegende Arbeit schließt mit einem 4. Kapitel ab, das die Ergebnisse noch einmal zusammenfaßt und eine Beurteilung des Programmsystems SPSS zuläßt. Dabei wird auf einen Vergleich zur Statistiksoftware namhafter Mitbewerber aus o. g. Gründen verzichtet. Alle benutzten Daten werden der Arbeit in Form einer Diskette beigefügt, so daß die vorgestellten Beispiele nachvollzogen werden können.

Inhaltsverzeichnis:

Symbolverzeichnis III
Abbildungsverzeichnis VII
Tabellenverzeichnis VIII
1. Einführung 1
2. Theoretische Grundlagen der linearen Mehrfachregression. 3
2.1 Modell der linearen Mehrfachregression 3
2.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten bei linearer Mehrfachregression 6
2.3 Verteilungen der Stichprobenregressionskoeffizienten bei linearer Mehrfachregression 15
2.4 Konfidenzintervalle und Tests für die Regressionskoeffizienten bei linearer Mehrfachregression 18
2.5 Multiples und partielles Bestimmtheitsmaß bei linearen Regressionen 22
2.6 Prognosen mit Hilfe linearer Mehrfachregressionen 34
2.7 Analyse der Residuen bei linearer Mehrfachregression 39
3. Lineare Mehrfachregression in SPSS 6.01 für Windows 52
3.1 Modellformulierung 52
3.2 Ergänzende Statistiken zum Regressionsmodell 56
3.3 Ergänzende Grafiken zum Regressionsmodell 58
3.4 Speichern von neuen Variablen des Regressionsmodells 60
4. Schlußbetrachtung 64
Literaturverzeichnis 66

Automatisiert erstellter Textauszug:

Die Spalte Variation der Tabelle 2.7 entspricht in Tabelle 2.5 (Seite 25) der Spalte Sum of Squares, wobei die Zeile Zu erklärende Variation die Summe aus beiden Zeilen der Spalte Sum of Squares ist und nicht direkt abgelesen werden kann. Dagegen entspricht in dieser Spalte die erklärte Variation der Zeile Regression und die unerklärte Variation der Zeile Residual im SPSS-Output. Die Werte der Spalte DF können in Tabelle 2.5 direkt unter der Zeile DF entnommen werden. Die Werte der Spalte Mean Square lassen sich entsprechend in der Spalte Varianz der Tabelle 2.7 wiederfinden. Der F-Test ist auch mit Hilfe von SPSS möglich; hierdurch ist der Vergleich bzw. die Handhabung von tabellierten F-Verteilungen wesentlich vereinfacht worden. Bezogen auf das PKW-Beispiel sieht man in der Tabelle 2.5 unter dem Abschnitt Analysis of Variance den F-Test ausgedruckt. Demnach lautet der Wert gemäß SPSS: [...]

Durch die Indexschreibweise und unter Verwendung eines Trennungspunktes bildet man hier in einer (k-1)-fach-Regression das partielle Bestimmtheitsmaß bzw. den partiellen Korrelationskoeffizienten bezogen auf die Variable X k . In gleicher Weise können diese partiellen Maße auf jede der übrigen erklärenden Variablen bezogen dargestellt werden. So würde zum Beispiel der partielle Korrelationskoeffizient bezogen auf die Variable X 3 mit rY3 ⋅ 24 ... k bezeichnet werden. Das Beispiel der Autodatei soll nun fortgeführt werden. Bei der linearen Einfachregression war zwischen den Variablen Gesamtaufwand (Y) und Rücklagen - jetzt mit X 2 bezeichnet - das einfache Bestimmtheitsmaß, nunmehr in Anlehnung an die [...]

und stellt somit ein besseres Maß für die „Güte“ der Vorhersagequalität dar.25 Standard Error ist der Standardfehler der Schätzung und beschreibt den Grad der Abweichung der durch die Regression bestimmten Vorhersagewerte y von den tatsächlichen Werten der abhängigen Variablen y und ist zudem auch von der Maßeinheit der erklärten Variablen abhängig. Je näher der Wert bei 0 liegt, umso besser ist die Anpassung.26 Als ein weiteres Korrelationsmaß bei Mehrfachregressionen soll das lineare partielle Bestimmtheitsmaß bzw. der lineare partielle Korrelationskoeffizient betrachtet werden. Dabei kann man von einer (k-2)-fach-Regression mit den erklärenden Variablen X 2 , X 3 ,..., X k −1 ausgehen. Von der Gesamtabweichungsquadratsumme SQT der abhängigen Variablen Y wird durch die (k-2)-fach-Regression der [...]

Arbeit zitieren:
Wojatzek, Uwe März 1995: Lineare Mehrfachregression in SPSS für Windows, Hamburg: Diplomica Verlag

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