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
Maren