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Hei,

ich will meine linearen Regressionen mittels eines Streudiagramms auf Homoskedastizität überprüfen. Was meint ihr, sehen die Diagramme homoskedastisch aus? Also zumindest das 3. Diagramm wirkt auf mich eher heteroskedastisch?

Schwer zu sagen. Du solltest einen Test durchführen.

Leider bietet SPSS (zumindest meine Version) da kaum Möglichkeiten...

Heteroskedastizität ist ein Standardproblem in der empirischen Wirtschaftsforschung, mit dem man bei praktisch jeder Schätzung konfrontiert wird.
Ich kenne mich mit SPSS nicht aus, aber du wirst irgendwo einen White-, Breusch-Pagan- oder Goldfeld-Quandt-Test durchführen können.

Ne wirklich nicht. Die meisten machen das in SPSS über ein Streudiagramm. Ich möchte daher einfach nur wissen, ob man auf den Diagrammen Homoskedastizität erkennen kann. Gerade bei Dok2 finde ich ähnelt das Diagramm stark dem typichen heteroskedastischen "Trichter", was meint ihr?

Ich vermute ein Test würde wohl in allen Fällen die Annahme homoskedastischer Residuen zurückweisen. Das ist das Problem mit diesen Tests, die schlagen auch auf minmale Abweichungen, die praktisch bedeutungslos sein können an, wenn die Fallzahl groß genug ist. Daher ikann midestens die Kombination mit visueller Überprüfung sinnvoll sein. Die relevante Frage ist, was willst Du tun, wenn die Fehler heteroskedastisch sind. Kann SPSS mitlerweile wenigstens Sandwich Standradfehler berechnen? Wenn Du sicher bist, dass die Heteroskedastizität nicht auf eine Fehlspezifikationrückführbar ist, würde ich einfach die Standradfehler robust schätzen.

Hallo daniel,

sorry aber meine SPSS-Version kann einfach gar nichts (demnächst werde ich Stata verwenden..). Wäre aber schön, wenn Du mir dennoch mitteilen könntest, was Deine "visuelle Überprüfung" ergeben würde (oder jemand anderes)!
Wie "tragisch" ist das eigentlich, wenn ich in meiner linearen Regression keine Homoskedastizität habe. Irgendwie habe ich da unterschiedliche Antworten zu gehört, von "leichter Verzerrung" bis "andere Methoden verwenden"...?

Meines Erachtens sieht da keine der Grafiken wirklich homoskedastisch "nach Lehrbuch" aus.

Heteroskedastie verzerrt die Standradfehler. Wie sehr ist schwer zu sagen. Die Koeffizienten bleiben unverzerrt.

ok, aber zumindest bei den diagrammen von dok1 zeigt sich ja kein wirklich erkennbarer "zusammenhang" zwischen den werten, i.S. von einem "trichter"?

Kein Trichter, aber in der ersten Abbildung scheint mir die Varianz in der Mitte der x-Achse geringer als an den Enden, bei der zweiten würde ich zwei aufeinander folgende Trichter erkennen können.