Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Variable

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Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Variable

Beitragvon statistikus » Mi 28. Jan 2015, 18:51

Hallo liebe Forumsmitglieder,

ich möchte eine multiple Regression mit mehreren unabhängigen Dummy-Variablen rechnen.

Meine Frage ist jetzt: Wie prüfe ich hier die Voraussetzungen der Regression, wie beispielsweise die Linearität und Homoskedastizität - mit Grafiken macht das doch bei Dummy-Variablen aus meiner Sicht keinen Sinn, oder?

Wäre super, wenn ihr mir helfen könntet! Vielen Dank!
:D
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon DHA3000 » Mi 28. Jan 2015, 19:06

Dann lies doch mal nach, welche Grafiken man zur visuellen Analyse von Homoskedastizität zu Rate zieht.
Zuletzt geändert von DHA3000 am Mi 28. Jan 2015, 19:07, insgesamt 1-mal geändert.
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon statistikus » Mi 28. Jan 2015, 19:25

Grundsätzlich macht man es nach meinem Wissen mit den aus der Regression berechneten Werten (in SPSS ZPRED) und den Residuen, was beides in einem Streudiagramm aufgetragen wird.

Aber logisch macht es für mich trotzdem keinen Sinn :shock:

WIe kann ich beispielsweise die Linearität prüfen: Ich habe doch nur die Ausprägungen 1 und 0 und darüber die Ausprägungen der abhängigen Variable in Form von zwei Punktwolken, die aber Striche sind.
Muss ich die Linearität hier einfach annehmen? Generell macht dir übliche Prüfung bei Dummys für mich keinen Sinn, bzw. ich kann es mir nicht vorstellen. Täusche ich mich da?
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon statistikus » Do 29. Jan 2015, 10:38

Kann mir niemand helfen? :cry:
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon PonderStibbons » Do 29. Jan 2015, 11:45

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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon statistikus » Do 29. Jan 2015, 11:59

Super, vielen Dank!

Wie sieht das jetzt aber mit den Bedingungen der Varianzgleichheit und Normalverteilung der Residuen aus - und wie prüfe ich das bei SPSS?

Bzw. anders gefragt: Ist die Prüfung bei dichotomen Variablen überhaupt notwendig? Auch für Literaturhinweise wäre ich sehr dankbar!
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon statistikus » Fr 30. Jan 2015, 10:52

??? Weiß nienamd darüber Bescheid - eigentlich sollte es doch ein gängiges Problem sein,oder?
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon DHA3000 » Fr 30. Jan 2015, 13:37

statistikus hat geschrieben: eigentlich sollte es doch ein gängiges Problem sein,oder?


Deswegen findest du auch einen Haufen Literatur und Anleitungen dazu im Netz.
Und als Tipp: Residuen sind die Abweichungen geschätzten Wertes vom wahren Wert. In welcher Form der Input auf der rechten Seite steht, ist irrelevant.
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon statistikus » Fr 30. Jan 2015, 17:20

Es gibt grundsätzlich sehr viel Literatur dazu, wie man es prüfen kann, allerdings bezieht sich diese immer auf die multiple Regression an sich, und nicht auf dichotome Variablen in einem solchen Modell.

Ich durchforste seit zwei Tagen das Internet nach einer entsprechenden Info und habe bis heute nichts gefunden - grundsätzlich verstehe ich die Idee der Residuenplots und kann sie auch interpretieren, nur eben nicht bei dichotomen Variablen. Hier entsteht bei Residuenplots beispielsweise das Problem, dass diese immer ziemlich gleich aussehen, weil in meinem Datensatz jeder Wert auf jeder Skala einmal vorhanden ist.

Ich habe das Gefühl man kann beispielsweise die Homoskedastizität auf diesem Weg deshalb nicht prüfen.

Im Anhang mal ein Beispiel-Output, vielleicht kann mir jemand helfen, wie ich diesen sinnvoll lesen kann?

Mein Modell hierzu besteht aus 4 dichotomen erklärenden und einer zu erklärenden, metrischen abhängigen Variablen. Ich freue mich sehr über jede Rückmeldung!
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Re: Regressionsanalyse-Voraussetzungen prüfen bei Dummy-Vari

Beitragvon DHA3000 » Sa 31. Jan 2015, 13:01

Du hat doch nur einen Residuenplot und ein festehendes Modell.
Also testest du eine Zeitreihe auf Het.


Der Anhang hat nicht funktioniert.
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