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Hallo zusammen,

es geht um eine multiple Regression mit folgenden Daten:
n = 100;
UV - Spielpraxis in Jahren
UV - Reaktionszeit
AV - Fähigkeit zu richtigen Entscheidungen in %

Die UV Spielpraxis in Jahren ist nicht normalverteilt.
Alle weiteren Bedingungen der Multiplen Regression sind erfüllt.

Ist die Normalverteilung aller UV´s essentiell?
Falls ja, auf welches Alternativverfahren kann ich nun umsteigen?

Viele Grüße,
Chris

Ps.: Pardon. Ich habe ein wenig gesucht, hätte bestimmt etwas finden können, ging aber davon aus, dass diese Frage in 2 Sätzen zu beantworten ist .

Wer hat Dir denn den Quatsch erzählt, die UV müsse normalverteilt sein?

Allerdings könnte es eventuell sinnvoll sein, Reaktionszeiten zu logarithmieren (dass die normalverteilt wäre, würde mich wundern, auch wenn die Tatsache an sich nicht relevant ist).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Danke.

Allerdings ist die Korrelation doch ein elementares Maß der multiplen Regression.
Und im Rahmen der Korrelation müssen Daten doch normalverteilt sein, um die Signifikanz interpretieren zu können.

Daher dachte ich, die Daten müssten normalverteilt sein, da schließlich Aussagen über die Korrelationen getroffen werden, bzw. die Werte der Korrelationen einen bedeutenden Einfluss zur Auswertung beitragen oder nicht?

Ah... ich glaube, es klingelt gerade...
Es wird ja die Korrelation zwischen vorhergesagten und beobachteten Werten berechnet...
Daher ist es egal, ob die einzelnen UV´s normalverteilt sind, richtig?

Grüße,
Chris

Hi,

viell zur Orientierung:
http://www.methodenberatung.uzh.ch/de/d ... reg.html#7

Gruß
S.