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[kodanesi]

Moin!

Kurze Frage zum Thema lineare Regression, folgendes konstruiertes Beispiel:

[*]meine unabh. Variable: Drei Gruppen (1,2,3), die jeweils unterschiedl. lange gelernt haben (1 bzw 2 bzw 3 Stunden)
[*]meine abh. Var.: Score in einem Test
[*]außerdem habe ich noch Alter und Geschlecht (1,2) der jeweiligen Teilnehmer.

Jetzt möchte ich eine lineare Regression machen, aber würde gerne Alter und Geschlecht berücksichtigen. Worunter fällt das dann thematisch, multiple Regression? Unter welchen Stichwörter muss ich mich hier schlau machen? Sind Alter und Geschlecht dann einfach weitere unabh. Variablen, die quasi als gleich angesehen werden mit einer eigentlichen unabh. Var. Gruppe?

Vielen Dank

[strukturmarionette]

Hi,

multiple Regression?

- Ja. Multiple Lineare..

einfach weitere unabh. Variablen,

- Ja. Siehe oben. Es sei denn, Du hast speziellere Hypothesen /fachliche Annahmen /Modellhypothesen... dazu..

Gruß
S.

[bele]

Sind Alter und Geschlecht dann einfach weitere unabh. Variablen, die quasi als gleich angesehen werden mit einer eigentlichen unabh. Var. Gruppe?

Moin,

das kommt darauf an, welche Hypothesen Du hast, welche Fragestellung Du genau beantworten möchtest und wieviele Beobachtungen Dir zur Verfügung stehen. Der einfachste Ansatz in der Ordinary-Least-Squares Regression wäre tatsächlich ein Modell der Art



Wenn das zu Deinen Hypothesen passt und Deine Fragen beantwortet, dann brauchst Du genug Daten, um 6 Koeffizienten zu schätzen. Du kannst das Modell komplizierter gestalten, beispielsweise mit Interaktionen oder wenn Du umgekehrt U-förmige Verläufe (ganz junge und ganz alte haben niedrige Scores, mittelalte höhere) beschreiben können möchtest.

Das läuft aber alles noch unter der Überschrift multiple lineare Regression.

LG,
Bernhard

[kodanesi]

Vielen Dank schonmal für eure Antworten!

In meinem konstruierten Beispiel gehe ich ich davon aus, dass: je mehr Stunden gelernt wurde, desto höherer Score.
Nebenbei will ich das ganze sozusagen auf Alter und Geschlecht korrigieren, da ich vermute, dass Frauen in meinem Beispiel-Test tendenzielle bessere Scores haben, und ich außerdem vermute, dass jüngere Menschen tendenziell auch höhere Scores haben.

Wie würdet ihr das auf die Antworten oben bezogen einordnen?

[bele]

Schnellschussantwort: da würde ich keine drei Gruppen machen, sondern die Zahl der Vorbereitungsstunden als Variable wählen. Spart zwei Koeffizienten und ist leichter zu interpretieren.

LG,
Bernhard

[kodanesi]

Schnellschussantwort: da würde ich keine drei Gruppen machen, sondern die Zahl der Vorbereitungsstunden als Variable wählen. Spart zwei Koeffizienten und ist leichter zu interpretieren.

Da das eh nur 1, 2 oder 3 Stunden sind in denen nichts zusammengefasst ist kommt das in meinem Fall aufs gleiche raus...?

[bele]

Nein, das ist gar nicht das Gleiche. Wenn 2 Stunden nun besser wären als eine und besser als drei, dann bekommst Du das nur mit der Codierung mit drei Gruppen heraus, nicht mit der Vorbereitungszeit als Zahl. Wenn der Score aber linear mit der Vorbereitungszeit steigt, dann bekommst Du mit der Codierung ohne Gruppen eine schöne Steigung in der Einheit "Scorepunkte pro Stunde". Kommt also darauf an, welche Annahmen Du zu treffen bereit bist und was Du mit der Regression erreichen willst. Wie oben gesagt.

LG,
Bernhard

[integral]

Das ganze klingt für mich eher nach einer Kovarianzanalyse, also quasi eine Varianzanalyse mit zusätzlichen metrischen unabhängigen Variablen ("Kovariaten"), denn nach Regression.