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[Katastrophet]

Hallo und frohe Weihnachten an alle Leser! =)

Ich würde gerne eine lineare Regression durchführen, ahne allerdings schon, dass meine Stichprobe dafür deutlich zu klein ist.
Daher meine Frage:
Macht es Sinn eine lineare Regression bei einem Stichprobenumfang durchzuführen, der kleiner als 10 ist?
Ab welcher Größe in etwa ist es sinnvoll?

Kennt jemand vielleicht sogar Literatur hierzu, die ich zitieren kann? Ich finde kaum bis keine Information bzgl. statistischer Testverfahren und (nötiger) Stichprobenumfang.

[bele]

Hallo K,

Deine Frage ist zu pauschal gestellt und daher so nicht zu beantworten. Je weniger Information Du in Dein Modell steckst, umso weniger darfst Du von ihm erwarten. Deshalb kann es schon auch mal sinnig sein, ein Modell auch mit wenigen Prädiktoren zu berechnen.
Vielleicht hast Du zu einigen der Prädiktoren ja auch schon konkretere Vorstellungen, wie sie etwa aussehen werden und bist Dir nicht bei allen unsicher? In der Bayes-Statistik kann man auch solche Informationen in das Modell hinein stecken.

Wenn Du ein größeres n erreichen kannst, dann zu alles dafür. Sonst rechne die lineare Regression und schau, was dabei heraus kommt.

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

- zunächst konkrete Variablenbeschreibung mitteilen
- möglichst noch fachlich darlegen, um was es geht

Gruß
S.