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[anna95]

Liebes Forum,

Wie untersuche ich die Voraussetzung für eine einfache lineare Regression mit einer dichotomen UV (dummy codiert) und einer metrischen AV? (N=160).

Ich habe gelesen, dass Linearität bei dichotomen Variablen automatisch gegeben ist.
Ist Homoskedastizität auch automatisch gegeben? (Bei SPSS zeigt mein Streudiagramm aus ZPRED und ZRESID einfach zwei Linien an)

Und gibt es eine Möglichkeit abgesehen von Boxplots auf Ausreißer zu testen?
(Kann ich bei einer einfachen linearen Regression auch die Cook Distanz oder Mahalanobis nehmen, oder funktioniert das nur bei mehr als einer UV?)

Ich würde mich sehr über eine Antwort freuen.
LG Anna

[PonderStibbons]

Ist Homoskedastizität auch automatisch gegeben?

Nein. Die Streuung in der einen Gruppe kann anders sein als in der anderen Gruppe.

Und gibt es eine Möglichkeit abgesehen von Boxplots auf Ausreißer zu testen?

Ausreißer-Tests mag es geben, aber die leiten irre. Wenn kein Codierfehler, Messfehler usw. vorliegt, ist ein
vermeintlicher "Ausreißer" ein genuiner Wert.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[anna95]

Danke für die schnelle Antwort

Und wie kann ich dann Homoskedastizität untersuchen?
Die grafische Untersuchung mittels eines Scatterplots ergibt bei mir nur zwei senkrechte, parallele Linien. Bin mir nicht sicher, wie ich das interpretieren soll.

Du hast Recht, extreme Werte sollten nicht blind als Ausreißer ausgeschlossen werden. Trotzdem muss ich das ja prüfen. Welche Tests würdest du da vorschlagen?

[PonderStibbons]

Und wie kann ich dann Homoskedastizität untersuchen?

Du siehst ja, ob die Linien unterschiedlich lang sind.

Was Du durchführst, ist essenziell ein t-Test. Warum in Form einer einfachen linearen Regression mit dummy-Prädiktor?

Den Varianzvergleich kannst Du aber so oder so per Levene-Test durchführen.

Welche Tests würdest du da vorschlagen?

Was sollen die über grafische Verfahren hinaus leisten?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[anna95]

Du siehst ja, ob die Linien unterschiedlich lang sind.

Alles klar, danke!

Was Du durchführst, ist essenziell ein t-Test. Warum in Form einer einfachen linearen Regression mit dummy-Prädiktor?

Es geht dabei nicht um die Untersuchung einer Hypothese. Da wäre ein t-Test sicher sinnvoller, das stimmt.
Ich möchte die Voraussetzungen für eine Mediation (Model 6) prüfen. Da das mit PROCESS nicht funktioniert und eine Mediation aus mehreren Regressionen besteht, wurde mir gesagt ich soll für jede Regression die Voraussetzungen mit SPSS prüfen.

Vor diesem Hintergrund, möchte ich die Voraussetzungen einer Regression für eine dichotome UV und eine metrische AV prüfen.