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[kugelfisch]

Hey Leute,

ich habe eine Regression mit 3 Prädiktoren. Der erste Pädiktor wird signifikant mit β = .65, aber sobald die anderen Prädiktoren in das Modell eingefügt werden steigt das β-Gewicht auf β = 1.02. Kann mir irgendwie erklären, warum das geschieht?

Was ich bis jetzt herausgefunden habe:
[*]Die Prädiktoren korrlieren miteinander! r = .63-.81. Bei der Regression sind die Multikollinearitätsindizes aber noch im Toleranzbereich: .27, .34, .65 (Toleranz) und 3.69, 2.93, 1.55 (VIF).
[*]Wenn ich missing nicht durch listenweisen Fallausschluss, sondern paarweise ausschließe oder durch MWs ersetze, sinkt der Wert auch unter 1 (so um .90 herum).

Könnte irgendwo da die Ursache liegen? Kann ich irgendwas dagegen machen?

[bele]

Hallo Kugelfisch,

kannst Du mir erklären, warum Du mit ein Problem hast?

LG,
Bernhard

[kugelfisch]

Ich dachte, das kann maximal einen Wert von 1 annehmen?

[Holgonaut]

Moin Leute,

mir ist nicht ganz klar, was hier gemeint ist: Meinst du den unstandardisierten Regressionskoeffizienten (B)? Der kann natürlich über 1 liegen. Oder meinst du den standardisierten? Den sollte man nicht mit dem griechischen Symbol für Beta notieren, sondern mit dem Wort BETA, weil dies der Konvention besser entspricht, dass griechische Buchstaben die Populationsparameter sind und normale Buchstaben die Stichprobernschätzungen. Und Beta kann im Prinzip auch über 1 liegen, allerdings würd ich da eher vermuten, dass hier ein Problem mit dem Modell vorliegt. Die Metrik von Korrelationen wird zu häufig auf betas generalisiert (bis hin zu beta^2 = Varianzaufklärung...).

Grüße
Holger

[kugelfisch]

Ich meine den standardisierten Koeffizienten, also BETA nach der Notierung.