Voraussetzungen meiner Regressionsanalyse verletzt.
Verfasst: Mi 24. Sep 2014, 18:51Hallo.
Ich arbeite gerade an einer Regressionsanalyse und will herausfinden, wie stark 5-6 unabhängige Variablen in meiner Stichprobe mit einer bestimmten abhängigen Variable zusammenhängen. Bei einigen ist es sogar möglich, dass gar kein Zusammenhang vorliegt. Das wäre aber nicht schlimm, sondern ganz im Gegenteil auch ein interessantes Ergebnis. Von den 5-6 Variablen sind alle ordinal, könnten aber wie metrische behandelt werden.
Die unterschiedlichen Hypothesen folgenden alle dem Prinzip: Variable A hängt stärker mit Variable Z zusammen als Variable B. Zwischen Variable C hängt nicht mit Variable Z zusammen usw.
Jetzt habe ich aber das Problem, dass meine Daten (ca. 600 Interviews) scheinbar nicht homoskedatisch sind. Das habe ich aber lediglich über die Betrachtung des Streudiagramms geschlussfolgert, wie es Backhaus empfiehlt. Ich nutze SPSS und habe hier im Forum gelesen, dass es darin scheinbar keinen Test auf Homoskedastizität gibt. Hinzu kommt außerdem, dass die Residuen nicht normalverteilt sind und das angepasste r² recht klein ist. Sogar unter 0,1. Wobei das auch nicht wirklich sehr überraschend wäre, da ich davon ausgehe, dass meine UV ohnehin nur einen kleinen Teil der Varianz meiner AV erklären könnten.
Ich bin in erster Linie an den Koeffizienten interessiert. Kann ich unter den Voraussetzungen überhaupt die Ergebnisse nutzen?
Lange die Infos hier, damit ihr euch ein Bild meinem Problem machen könnt oder fehlt hier etwas wichtiges?
Mit freundlichen Grüßen
Jan
Ich arbeite gerade an einer Regressionsanalyse und will herausfinden, wie stark 5-6 unabhängige Variablen in meiner Stichprobe mit einer bestimmten abhängigen Variable zusammenhängen. Bei einigen ist es sogar möglich, dass gar kein Zusammenhang vorliegt. Das wäre aber nicht schlimm, sondern ganz im Gegenteil auch ein interessantes Ergebnis. Von den 5-6 Variablen sind alle ordinal, könnten aber wie metrische behandelt werden.
Die unterschiedlichen Hypothesen folgenden alle dem Prinzip: Variable A hängt stärker mit Variable Z zusammen als Variable B. Zwischen Variable C hängt nicht mit Variable Z zusammen usw.
Jetzt habe ich aber das Problem, dass meine Daten (ca. 600 Interviews) scheinbar nicht homoskedatisch sind. Das habe ich aber lediglich über die Betrachtung des Streudiagramms geschlussfolgert, wie es Backhaus empfiehlt. Ich nutze SPSS und habe hier im Forum gelesen, dass es darin scheinbar keinen Test auf Homoskedastizität gibt. Hinzu kommt außerdem, dass die Residuen nicht normalverteilt sind und das angepasste r² recht klein ist. Sogar unter 0,1. Wobei das auch nicht wirklich sehr überraschend wäre, da ich davon ausgehe, dass meine UV ohnehin nur einen kleinen Teil der Varianz meiner AV erklären könnten.
Ich bin in erster Linie an den Koeffizienten interessiert. Kann ich unter den Voraussetzungen überhaupt die Ergebnisse nutzen?
Lange die Infos hier, damit ihr euch ein Bild meinem Problem machen könnt oder fehlt hier etwas wichtiges?
Mit freundlichen Grüßen
Jan