Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

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Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon Maren_Stata » Di 28. Jan 2020, 18:55

Hallo zusammen,

ich rechne derzeit eine multiple lineare Regression, bei der ich wie folgt vorgehe:

Modell 1) Regression der UV auf die AV
Modell 2) Regression der UV auf die AV , Hinzunahme von Kontrollvariablen
Modell 3) Regression der UV auf die AV , Hinzunahme von Kontrollvariablen und Interaktionstermen.

Im Anschluss habe ich einige Voraussetzungen zur Durchführung der Regression getestet (Normalverteilung der Residuen, keine Multikollinearität und Homoskedaszität).

Während im Modell 1 die Residuen nicht normalverteilt sind, sind sie es in Modell 2 und 3 schon. Zur Überprüfung habe ich den "Skewness/Kurtosis tests for Normality" und den "Shapiro-Wilk W test for normal data" durchgeführt. Multikollinearität und Heteroskedaszität sind in keinem Modell ein Problem.

Was bedeutet das für mein Modell 1 - sollte ich hier Maßnahmen ergreifen, da die Residuen nicht normalverteilt sind? Oder ist es ausreichend, wenn man die Annahmen der Regression für das finale Modell testet ?
Wäre das Einfügen der "robust" Funktion als Ergänzung des Regressionsbefehls in Stata ausreichend?

Ich freue mich über Antworten!

Mit freundlichen Grüßen
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Re: Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon PonderStibbons » Di 28. Jan 2020, 21:36

Ohne Angabe der Stichprobengröße kann man nicht viel disutieren. In der Zwischenzeit vielleicht
mal unter "Zentraler Grenzwertsatz" recherchieren, wieso man das mit der Normalverteilung der Residuen
(ohnedies die unwichtigste Voraussetzung) in aller Regel vergessen kann.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon strukturmarionette » Di 28. Jan 2020, 23:56

Hi,

- ist das ein Anwendungsfrage für SPSS?
- eine Multiple Linere Regression? Dann drei Modelle?

Gruß
S.
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Re: Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon Maren_Stata » Mi 29. Jan 2020, 17:50

Hallo zusammen,

vielen Dank für die beiden Antworten!

Ohne Angabe der Stichprobengröße kann man nicht viel disutieren.


Ich habe eine Stichprobengröße von 155.

ist das ein Anwendungsfrage für SPSS?


Nein, ich arbeite mit Stata.

eine Multiple Linere Regression? Dann drei Modelle?


Ist eine andere Vorgehensweise eher empfehlenswert? Wenn ich das Modell schrittweise um Variablen ergänze, dann kann ich sehen, wie sich das Bestimmtheitsmaß unter Hinzunahme weiterer Variablen verändert.


Um die Residuen auf Normalverteilung zu testen, habe ich den Skewness-Kurtosis-Test (sktest in Stata) und den Shapiro-Wilk-Test (swilk in Stata) durchgeführt. Leider erhalte ich für Modell 1 (ohne Kontrollvariablen) und Modell 3 (mit Kontrollvariablen und Interaktionsterm) unterschiedliche Ergebnisse. Währen die Residuen laut Skewness-Kurtosis-Test normalverteils sind, sind sie es laut Shapiro-Wilk nicht.
Wäre es legitim sich auf die Ergebnisse des SK-Tests zu berufen?

Mit freundlichen Grüßen
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Re: Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon PonderStibbons » Mi 29. Jan 2020, 19:06

Wie die Residuen verteilt sind, ist angesichts der Stichprobengröße für die Signifikanztests irrelevant.
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Re: Regressionsvoraussetzungen schrittweise Regression

Beitragvon Maren_Stata » Mi 29. Jan 2020, 21:37

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für Deine Antwort!

Im Rahmen eines post-hoc Tests ist eine weitere Frage aufgekommen:

Um ein tieferes Verständnis für den "Wahrgenommenen Pflegebedarf" (AV, 7er-Likert Skala) zu erhalten, möchte ich den Einfluss der folgenden Variablen auf den Pflegebedarf untersuchen: n=130

- Wohnsituation (1=alleine lebend, 0=mit anderen Personen zusammen lebend)
- Vergangene Stürze (1=Sturz in den vergangenen 12 Monaten, 0= kein Sturz in den vergangenen 12 Monaten)
- wahrgenommener Gesundheitszustand (Selbsteinschätzung im Vergleich zu anderen Personen im selben Alter: 1=schlecher, 2=etwas schlechter, 3=gleich, 4=etwas besser, 5=besser)

Beim Test der Regressionsvoraussetztungen habe ich festgestellt, dass Heteroskedaszität vorliegt, die Residuen nicht normalverteilt sind und kein linearer Zusammenhang zwischend dem Gesundheitszustand und dem wahrgenommenen Pflegebedarf besteht.

Daraus würde ich schließen, dass ich den Einfluss der UVs auf den wahrgenommenen Pflegebedarf nicht mit Hilfe einer multiplen linearen Regression untersuchen kann. Welche Alternativen gibt es an dieser Stelle?

Als eine Möglichkeit könnte ich einen exakten Mann-Whitney-U Test durchführen, um zu erkennen ob z.B. alleinlebende Menschen einen stärkeren Pflegebedarf wahrnehmen als Menschen, die nicht alleine leben.

Gibt es noch andere plausible Methoden?

Mit freundlichen Grüßen
M.
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