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[san8989]

Hallo zusammen,

ich habe eine multiple lineare Regression in R durchgeführt und sitze gerade an der Interpretation der Ergebnisse.
Meine sechs unabhängigen Variablen und die abhängige Variable sind alle jeweils auf den gleichen Skalen gemessen worden.
Ziel ist es, zu beschreiben, wie stark die Prädiktoren im Vergleich zueinander das Kriterium beeinflussen - also welcher Prädiktor bspw. den stärksten Einfluss hat etc.

Meine Frage: Brauche ich hier trotzdem die standardisierten Regressionskoeffizienten Beta (z-Standardisierung), um die Einflüsse der Prädiktoren miteinander vergleichen zu können? Oder reichen in diesem Fall die unstandardisierten Regressionsgewichte (B), da ich ohnehin immer die selbe Skala verwendet habe?

Ich würde mich sehr über eine Antwort freuen.

Herzliche Grüße!

[PonderStibbons]

Wenn die Prädiktoren miteinander korreliert sind, dann kann man die Gewichte nicht
einfach vergleichen ohne das Risiko für drastische Fehlinterpretationen (siehe z.B. das
Beispiel rund um Table 1 hier: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/ful ... lang.12518 ).
Als Alternative wird dort die verbreitete Dominanzanalyse (dominance analysis) beschrieben.

Kurzbeschreibungen von sieben Metriken für relative Wichtigkeit (ein R Paket) finden sich
unter 3.1, 3.2 und 3.3 in https://www.jstatsoft.org/v17/i01/ (auf "paper" gehen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons