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[Dana]

Hallo zusammen,

ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit und hoffe, dass mir jemand von Euch helfen kann!

Zur Überprüfung meiner Hypothesen habe ich jeweils einfach Regression mit einer Varibale gerechnet, um zu sehen, wie diese unabhängige Variable die abhängige beeinflusst. Herfür habe ich den standardisierten Regressionskoeffizienten ß betrachtet.

Jetzt habe ich allerdings festgestellt, dass der Regressionskoeffiziente ß das gleiche Ergebnis bringt der Korrelationskoeffizient r. Kann das sein?
Zudem habe ich ein Paper von meinem Professer bekommen, auf dem meine Arbeit aufbaut. Er verwendet die gleiche Vorgehensweise wie ich, hat also auch eine einfache Regression je Variable gerechnet. Allerdings schreibt er immer standardisierter Regressionskoeffizient, gibt aber immer r=... an, also den Korrelationskoeffizienten oder? Müsste er nicht ß=... angeben?
Auf jeden Fall bin ich jetzt etwas verwirrt? Eigentlich dachte ich zwischen beiden Verfahren gibt es einen Unterschied?

Über eine schnelle Antwort würde ich mich sehr freuen!

[daniel]

Im linearen Regressionsmodell mit nur einer Kovariate entspricht der standardisierte Koeffizient der Pearson Korrelation. Zudem entspricht R-quadart der quadrierten Pearson Korrelation.

Das sollte in jedem Einführungsbuch in die lineare Regression stehen.

[Holgonaut]

Hi,

du solltest keine einfache Regression rechnen, weil der Koeffizient (beta oder r) keinen großen Bedeutungsgehalt hat. Eine gute Analyse schließt
Alternativmodelle/erklärungen aus. Eine Verbesserung wäre schon, andere Erklärungsvariablen der abhängigen Variablen mit in das Modell einzubeziehen.

Gruß
Holger

[Horst]

@Daniel: Wobei man in einer einfachen Regression nicht von einer Kovariate sprechen würde...

[daniel]

Das ist richtig. Die Terminologie ist in diesem Zsammenhang verwirrend und vermutlich sogar falsch. Ich verwende häufig Kovariate, Prädikator, rhs (right hand side variable) und UV synonym.