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[Lisa]

Hallo!

Ich bin gerade dabei Variablen für eine faktorielle ANOVA auszuwählen.
Dazu greife ich auf Regressions-Prozeduren zurück (wegen bequemer Analyse der Residuen (Linearität, Varianzhomigenität) sowie Tests auf Kolinearität (Toleranz, VIF, Durban-Watson).
Nun habe ich aber eine Grundsatzfrage: Ist Multikolinearität überhaupt ein Problem bei Allgemeinen linearen Modellen?
In den Lehrbüchern, die ich benutze wird bei ALM das Problem der Multikolinearität nicht behandelt.
Und es sollte doch genau der Vorteil von ALM gegenüber Regression sein, dass es sich um ein robusteres Verfahren handelt.

Ich wurde aber auch von kompetenter Stelle darauf hingewiesen, dass der Unterschied zwischen Regression und faktorieller ANOVA nur der ist, dass letzteres Verfahren es eben erlaubt, Faktoren in die Analyse einzubeziehen (ohne dass diese Dummy-codiert werden müssten, da UNIVANOVA ja genau das macht). Wenn dies so ist, geltden dann genau die gleichen Voraussetzungen für UNIANOVA (sprich auch Ausschluss von Multikolinearität) oder nicht?

Also, nochmal kurz: ist es nötig, Multikolinearität auszuschliessen um sinnvollerweise ALM anwenden zu können?

Liebe Grüsse
Lisa