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Hallo,
Eine Frage, die sich mir stellt ist,
ob ein Bestimmtheitsmaß nach einer einfachen linearen Regressionsanalyse (nur zwei Variablen) von 20%, 35 % und 50% als hoch einzustufen sind? mir kommt es relativ wenig vor.
Hintergrund dieser Frage ist, ob die Geschwindigkeit in einem Lauf ohne Vorbelastung (die natürlich höher ist) die Laufgeschwindigkeit über 5000m mit Vorbelastung anhand einer Regressionsgleichung prognostizieren kann.
Als Bestimmtheitsmaß kamen dann die oben genannten Ergebnisse raus.
Die Korrelationen zwischen den beiden Läufen lagen bei r= .72, .60 und .45.

Hi,

- lässt sich absolut nur rein fachlich beantworten, ist kein statistischer Sachverhalt.

Gruß
S.

Hoch und niedrig sind Begriffe, die erst im Vergleich zu etwas anderem mit Sinn gefüllt werden. Im Vergleich wozu soll das viel oder wenig sein?

LG,
Bernhard

Hallo du Fuchs,

Statistikfuchs hat geschrieben:Die Korrelationen zwischen den beiden Läufen lagen bei r= .72, .60 und .45.

da das Bestimmtheitsmaß im Falle der linearen Einfachregression das Quadrat des Korrelationskoeffizienten ist verwundern die Korrelationskoeffizienten nicht weiter.

Versuchs mal über die Erklärung des Bestimmtheitsmaßes: Es ist der Anteil der Streuung (der Gesamtlaufzeit), die mittels der unabhängigen Variable (der Anfangszeit) erklärt werden kann. Findest du die Werte nun groß - oder nicht?

Ein Bestimmtheitsmaß von 0,5 wäre in der Verhaltensforschung in der Regel ziemlich hoch. Wenn es aber z.b. um physikalische Zusammenhänge (z.B. Kraft - Wirkung) geht, dann kann das unter Umständen ziemlich niedrig sein.

Gruß, Thomas