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[Lisama.k]

Hallo zusammen

im Rahmen meiner Bachelorarbeit wollte ich eine Reihe (4x) einfacher linearer Regressionen durchführen um meine Hypothesen zu überprüfen.
Wider Erwarten erfüllen die Daten die Voraussetzungen jedoch nicht: Bei einem der Variablenpaare ist die Linearität nicht erfüllt und bei den übrigen 3 Variablenpaaren ist weder die Linearität noch die Homoskedastizität erfüllt. Hinzu kommt, dass die Streudiagramme, nicht nur kein lineares Muster, sondern überhaupt kein Muster erkennen lassen.

Nun ist die große Frage, wie mache ich weiter

- Ich fürchte eine Transformation kommt nicht in Frage, da das Streudiagramm auch keine Kurve oder irgendein anderes Muster erkennen lässt. Ist das richtig??
- Ich fürchte selbiges gilt für die nichtlineare Regression. Ist das richtig??
- Gibt es andere Ersatzverfahren, die in Frage kommen?
- Was bedeutet es für die Ergebnisse, wenn ich die Lineare Regressionsanalyse trotz Verletzung der Voraussetzungen durchführen würde? Macht es eventuell Sinn dies zu tun und in der Interpretation zu berücksichtigen?

Ich bin dankbar für jede Hilfe. Sagt, gern Bescheid, wenn ihr mehr Informationen benötigt.

Beste Grüße
Lisa

[strukturmarionette]

Hi,

- deine Befunde (zumindest deskriptiv) sind demnach doch einfach, klar und nachvollziehbar
- die vier Hypothesen können allesamt nicht bestätigt werden
(wo ist das Problem?)

Gruß
S.

[PonderStibbons]

im Rahmen meiner Bachelorarbeit wollte ich eine Reihe (4x) einfacher linearer Regressionen durchführen um meine Hypothesen zu überprüfen.

Was sind es denn für Variablen, wie wurden sie konkret gemessen?
Und wie groß ist die Stichprobe?

Wider Erwarten erfüllen die Daten die Voraussetzungen jedoch nicht: Bei einem der Variablenpaare ist die Linearität nicht erfüllt

Woran hast Du das festgemacht?

und bei den übrigen 3 Variablenpaaren ist weder die Linearität noch die Homoskedastizität erfüllt. Hinzu kommt, dass die Streudiagramme, nicht nur kein lineares Muster, sondern überhaupt kein Muster erkennen lassen.

Dann hast Du womöglich einfach nur Beziehungen vorliegen, die nahe null sind.

Nun ist die große Frage, wie mache ich weiter

Regression mit robusten Standardfehlern (wegen der Heteroskedaszität). Oder einfach Spearman-Rangkorrelationen.
Eine einfache lineare Regression liefert nicht viel anderes als eine Pearson-Korrelation, und wenn die nicht passt, ist
Spearman eine mögliche Alternative.

- Ich fürchte eine Transformation kommt nicht in Frage, da das Streudiagramm auch keine Kurve oder irgendein anderes Muster erkennen lässt. Ist das richtig??

Ach so. Dann ist nicht "nicht-linear" der Fall, sondern es einfach "keine Beziehung"? Wäre das so unplausibel?

Ungeachtet dessen, man sollte NIE nur deswegen transformieren, bloß um irgendwelche Modellannahmen zu
erfüllen. Sondern allenfalls aus sachlichen, fachlichen Gründen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderrStibbons