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[verzweifelt7]

Hi Holger,

... sehr schön anschaulich, diesmal könnte ich es mir endlich auch merken.

Ich weiß, die Zahlen sprechen gegen mich, aber die Grafik gibt mir immer noch keine Ruhe. Ich habe nämlich ein sehr ähnliches Streudiagramm in einem Buch entdeckt und dort wird ganz klar von der Homoskedastizität gesprochen:

"Wie wir erkennen, ist weder die Größe noch die Reihenfolge der Vorhersagewerte für die Streuung der Residuen verantwortlich, denn sonst müsste die Punktwolke in ihrer Breite wachsen oder abnehmen. Daraus folgt, dass keine auffällige Streuung des Residuen zu beobachten sind. Die Annahme der Heteroskedastizität kann also fallengelassen werden. Mit anderen Worten, es liegt keine Heteroskedastizität vor, eine weitere Voraussetzung für die Anwendung der multiplen linearen Regression ist erfüllt." (S. 114)

Quelle: Holtmann, D. (2010). Grundlegende multivariate Modelle der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse (3. Aufl.). Potsdam: Universitätsverlag. Zugriff am 20.09.2012. Verfügbar unter http://opus.kobv.de/ubp/abfrage_collect ... oll_id=716.

Kann man wirklich so etwas nur anhand einer Grafik behaupten? Ich dachte eigentlich genau Gegenteil bei so einem auffälligen Muster.

Viele Grüße,
v.

[Holgonaut]

Hi,

ich hab selbst nicht so viel Erfahrung mit Heteroskedastizität, weil ich Psychologe bin und Annahmen der Regression in der Psychologie selten getestet werden

Ich denke aber, dass es nicht auf die Linien ankommt - die werden durch den Skalentyp verursacht, Ob Heteroskedastizität vorliegt muss man testen. Interessant, dass Deine Quelle darüber nichts schreibt...
Das was der Autor wohl meint, sind klar erkenntbare Verianzen-Veränderungen (z.B. Trichterform).

Grüße
Holger