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[johanna206.]

Ich möchte eine multiple Regression berechnen. Jetzt habe ich angefangen meine Voraussetzungen zu prüfen.

Einmal habe ich die Linearität zwischen den Variablen mit einem Streudiagramm geprüft. Jedoch sieht der Zusammenhang nicht linear aus.

Außerdem habe ich die Normalverteilung mit Shapiro-Wilk-Test geprüft. Jedoch sind die Variablen nicht normalverteilt.

Kann ich dann trotzdem eine multiple lineare Regression rechnen?

[PonderStibbons]

Am besten zunächst die Studie beschreiben, also Thema, Fragestellung,
Variablen und deren konkrete Messverfahren, Stichprobengröße(!) .
Was Deine Prüfungen angeht, was hast Du in Sachen Normalverteilung
betrachtet? Es geht dabei um die Residuen, nicht Variablen. Und
statistische Signifikanztests sind dabei leider in der Regel nutzlos.
Was meinst Du ganz konkret mit „sieht nicht linear aus“? Exponentiell?
Quadratisch? Kubisch? Oder was anderes?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[johanna206.]

Ich untersuche die Auswirkugen von hybrider Arbeit auf die Arbeitsleistung.

Die Variablen habe ich mit Skalen / Items über eine Online-Umfrage gemessen. An der Umfrage haben 135 gültige Probanden teilgenommen.

Für die Normalverteilung habe ich Histogramme, QQ-Plots, Schiefe, Kuriosität und Shapiro-Wilk Test durchgeführt.

Bzgl. Linearität: Die Datenpunkte sind sehr weit gestreut und zeigen keinen einheitlichen Trend. Wenn man jedoch die Loess-Anpassungslinie hinzufügt kann man annähernd eine Gerade erkennen.

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, woran Du konkret Nichtlinearität festmachst.
Vielleicht lädst Du das bei einem Imagehoster hoch und
verlinkst das. Was Normalverteilung angeht, relevant ist
nur diejenige der Residuen, und auch das nur bei kleinen
Stichproben (ca. n < 30), bei größeren wie der Deinen ist
das Verfahren ausreichend robust.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons