Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression"

Transkript

1 Daten: POK V AG 3 (POKV_AG3_V07.SAV) Kommentierter SPSS-Ausdruck zur logistischen Regression Fragestellung: Welchen Einfluss hat die Fachnähe und das Geschlecht auf die interpersonale Attraktion einer Stimulusperson, bei der nur das Studienfach variiert wurde? AV: ipa_dicho 1 (interpersonale Attraktion -dichotomisiert über einen Mediansplit; 1 = niedrig, 2 = hoch) UV: fachinter (Fachinteresse, ein hoher Wert bedeutet hohes Interesse an dem Studienfach der Stimulusperson), geschl (Geschlecht; 1 = weiblich 2 = männlich) 1 SPSS Version 12 akzeptiert auch Variablenbezeichnungen mit mehr als acht Zeichen, wie ipa_dicho. In den Ausgaben wurde aber die Variable wieder auf acht Zeichen reduziert, damit die Variablenbenennungen mit anderen Programmen kompatibel sind.

2 Über Regression wird die Prozedur Binär logistisch aufgerufen Die Variablen werden in die jeweiligen Fenster übertragen. Die Prädiktoren (unabhängige Variablen) heißen hier Kovariaten. Es ist eine kategoriale Variable, das Geschlecht vorhanden. Es wird die Indikator-Kodierung gewählt (Voreinstellung). Dies entspricht der Dummy-Codierung bei der Regressionsanalyse. Es kann auch gewählt werden, ob die erste oder die letzte Kategorie als Referenzkategorie gewählt wird, d.h. mit welcher Stufe verglichen wird. Unter den Optionen sind die Klassifikationsdiagramme und die Hosmer-Lemeshow-Anpassungsstatistik von Interesse. Auch sollten Sie, wenn Sie keine schrittweise logistische Regression rechnen, nur die die Ergebnisse beim letzten Schritt anzeigen lassen. Für eine etwaige logistische Funktionskurve können die Wahrscheinlichkeiten der vorhergesagten Werte gespeichert werden.

3 Zusammenfassung der Fallverarbeitung Ungewichtete Fälle(a) N Prozent Ausgewählte Fälle Einbezogen in Analyse Fehlende Fälle Gesamt Nicht ausgewählte Fälle 0.0 Gesamt a Wenn die Gewichtung wirksam ist, finden Sie die Gesamtzahl der Fälle in der Klassifizierungstabelle. Durch fehlende Werte reduziert sich der Datensatz auf 149 Personen. Codierung abhängiger Variablen Ursprünglicher Wert Interner Wert 1 niedrig 0 2 hoch 1 Protokoll der Kodierung der AV. Wenn die abhängige Variable nicht 0-1 codiert ist, wählt SPSS automatisch die erste Stufe als Referenzkategorie. Es können auch andere Originalcodes als 0 und 1 gewählt werden (Rekodierung in eine neue Variable). Codierungen kategorialer Variablen Geschl Geschlecht der Stimulusperson Parametercodierung Häufigkeit (1) 1 weiblich männlich Protokollierung der kategorialen Variablen Geschlecht. Die Stufe männlich ist die Referenzkategorie. _

4 Schritt 1 Omnibus-Tests der Modellkoeffizienten Chi-Quadrat df Sig. Schritt Block Modell Der Modell-Chi-Quadrat-Wert ist die Differenz zwischen dem Null-Modell und dem Prädiktoren-Modell. Es wird die H 0 überprüft, dass die Prädiktoren gleich null sind. Die H 0 muss abgelehnt werden (p <.05). Die Prädiktoren liefern einen signifikanten Zuwachs bei der Modellanpassung. Das untersuchte Modell ist also besser als das Null-Modell nur mit der Konstanten. Block und Schritt sind bei schrittweisen Regressionsanalysen von Bedeutung. Modellzusammenfassung -2 Log- Cox & Snell Nagelkerkes Schritt Likelihood R-Quadrat R-Quadrat (a) a Schätzung beendet bei Iteration Nummer 3, weil die Parameterschätzer sich um weniger als.001 änderten. Hosmer-Lemeshow-Test Schritt Chi-Quadrat df Sig Die Ableitungen für die ML-Schätzwerte sind nicht linear, daher ist eine iterative Schätzung notwendig, die abbricht, wenn der Zuwachs ein voreingestelltes Kriterium unterschreitet. Dies ist der Wert für das Modell, das die Prädiktoren einschließt. Die R 2 -Werte setzen das Nullmodell mit dem gewählten Modell in Beziehung, sie können in etwa als PRE-Koeffizienten aufgefasst werden und geben die proportionale Fehlerreduktion an. Sie sind selten hoch. Nagelkerke R 2 sollte interpretiert werden (korr. R 2 ). Die Fehlerreduktion ( erklärte Varianz ) beträgt also 7.9 %. Der Hosmer-Lemeshow-Test teilt die Stichprobe in max. 10 Gruppen und überprüft die Differenzen zwischen beobachteten und erwarteten Werten. Je geringer die Differenz, umso besser die Modellanpassung. Gesucht wird daher eine Bestätigung der H 0 (also kein signifikantes Ergebnis). Dies ist hier der Fall.

5 Schritt 1 Kontingenztabelle für Hosmer-Lemeshow-Test ipa_dich Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) = 1 niedrig ipa_dich Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) = 2 hoch Beobachtet Erwartet Beobachtet Erwartet Gesamt Diese Tabelle zeigt die neun Stufen des Hosmer-Lemeshow-Tests mit den beobachteten und erwarteten Häufigkeiten in der Tradition des klassischen chi²-tests. Klassifizierungstabelle(a) Schritt 1 a Der Trennwert lautet.500 Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) niedrig Vorhergesagt Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) niedrig hoch Prozentsatz der Richtigen hoch Gesamtprozentsatz 61.7 Tabelle der korrekten Zuordnungen (Vorhersagen) Die Gruppen sind nicht gleich verteilt (79 vs. 70), die maximale Zufallswahrscheinlichkeit beträgt 79/149 = 53 %. Das Ergebnis ist nicht sonderlich gut (62 %), vor allem in der Bedingung hohe Attraktion werden mehr Personen falsch als richtig vorhergesagt.

6 Schritt 1(a) Variablen in der Gleichung RegressionskoeffizientB Standardfehler Wald df Sig. Exp(B) Geschl(1) fachinter Konstante a In Schritt 1 eingegebene Variablen: Geschl, fachinter. Dies ist neben der Überprüfung des Gesamtmodells (Modell-Chi² und Nagelkerke R²) die wichtigste Tabelle, da hier überprüft wird, welche Prädiktoren für das statistisch signifikante Modell verantwortlich sind. Die logistische Regressionsgleichung sieht also wie folgt aus: logit = Geschlecht fachinter Die b-koeffizienten können aber nur schlecht interpretiert werden, da es sich hier um logits handelt. Ein Wert von null würde kein Einfluss bedeuten. Innerhalb der Regressionsgleichung kann ausgerechnet werden, was eine Veränderung um eine Einheit für die Wahrscheinlichkeit, die Stimulusperson als attraktiv zu bewerten, bedeuten würde. Über den Antilogarithmus kann die Zuordnungswahrscheinlichkeit einer Person berechnet werden (e logit /(1+e logit )) Die statistische Absicherung geht über den Wald-Test, der dem t-test äquivalent ist. Über den Standardfehler prüft der Wald-Test, ob die einzelnen Prädiktoren einen signifikanten Einfluss haben. Über den Wald-Test können auch die Prädiktoren des Modells untereinander verglichen werden. Im vorliegenden Falle kann der Einfluss des Geschlechts nicht gegen den Zufall abgesichert werden (p >.05). Der Einfluss des Fachinteresses kann hingegen statistisch signifikant abgesichert werden. Die Exp(B) geben die entlogarithmierten logit- Koeffizienten als Odd ratios wieder. Eine 1 bedeutet keine Veränderung, somit kein Einfluss des Prädiktors. So verbessert sich das Wahrscheinlichkeitsverhältnis zwischen Niedrig- und Hochbewerten um das 1.4fache, wenn eine Veränderung um eine Skaleneinheit eintritt (hier 5er-Skala).Also: Die Wahrscheinlichkeit, die Stimulusperson als hoch attraktiv einzuschätzen, steigt mit jeder Skaleneinheit des Fachinteresses um das 1.4fache. Die Chancen steigen demnach um 100 * ( ) = 44 %. Die Änderungen hängen von den Skalenbreiten ab. Dass das Geschlecht keine Rolle spielt, lässt sich auch an der einfachen Kreuztabelle ablesen: ipa_dich Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) * Geschl Geschlecht der Stimulusperson Kreuztabelle Anzahl ipa_dich Interpersonale Attraktion ((Mediansplit) Gesamt 1 niedrig 2 hoch Geschl Geschlecht der Stimulusperson 1 weiblich 2 männlich Gesamt

7 Das Histogramm der vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten zeigt links die Gruppe der niedrig Attraktiven und rechts die der hoch Attraktiven. Eine falsche Zuordnung ist dann zu erkennen, wenn ein hoch Attraktiver (h) im Feld der niedrig Attraktiven auftaucht.

8 p_attrak 0,80 0,60 0,40 Über den Antilogarithmus kann die Zuordnungswahrscheinlichkeit einer Person berechnet werden (e logit /(1+e logit )). Es werden über die Regressionsgleichung die logits berechnet und z-transformiert. Diese z-logits werden dann in die obige Formel eingesetzt und die Zuordnungswahrscheinlichkeiten berechnet. Die Syntaxdatei: ** Berechnung der Zuordnungswahrscheinlichkeiten. COMPUTE logits = * Geschl * fachinter. execute. DESCRIPTIVES VARIABLES=logits /SAVE /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. Diese Variable muss nur berechnet werden, wenn Sie die Wahrscheinlichkeiten der vorhergesagten Werte nicht speichern ließen. COMPUTE p_attrak = EXP(zlogits)/(1+EXP(zlogits)). EXECUTE. 0,20 Das Streudiagramm zeigt die zu erwartende logistische Funktionskurve. Das Ergebnis ist nicht eindeutig, da eher nur geringe Abweichungen von der Linearität zu verzeichnen sind. -1, , , ,00000 Z-Wert(logits)

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression

Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression Fortgeschrittene Statistik Logistische Regression O D D S, O D D S - R A T I O, L O G I T T R A N S F O R M A T I O N, I N T E R P R E T A T I O N V O N K O E F F I Z I E N T E N, L O G I S T I S C H E

Mehr

Das Dialogfeld für die Regressionsanalyse ("Lineare Regression") findet sich im Statistik- Menu unter "Regression"-"Linear":

Das Dialogfeld für die Regressionsanalyse (Lineare Regression) findet sich im Statistik- Menu unter Regression-Linear: Lineare Regression Das Dialogfeld für die Regressionsanalyse ("Lineare Regression") findet sich im Statistik- Menu unter "Regression"-"Linear": Im einfachsten Fall werden mehrere Prädiktoren (oder nur

Mehr

Multinomiale logistische Regression

Multinomiale logistische Regression Multinomiale logistische Regression Die multinomiale logistische Regression dient zur Schätzung von Gruppenzugehörigkeiten bzw. einer entsprechenden Wahrscheinlichkeit hierfür, wobei als abhänginge Variable

Mehr

Multiple Regression. Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren)

Multiple Regression. Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren) Multiple Regression 1 Was ist multiple lineare Regression? Ziel: Vorhersage der Werte einer Variable (Kriterium) bei Kenntnis der Werte von zwei oder mehr anderen Variablen (Prädiktoren) Annahme: Der Zusammenhang

Mehr

Empirische Analysen mit dem SOEP

Empirische Analysen mit dem SOEP Empirische Analysen mit dem SOEP Methodisches Lineare Regressionsanalyse & Logit/Probit Modelle Kurs im Wintersemester 2007/08 Dipl.-Volksw. Paul Böhm Dipl.-Volksw. Dominik Hanglberger Dipl.-Volksw. Rafael

Mehr

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression II

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression II Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Methoden 2 Logistische Regression II Bringen Sie zur nächsten Übung und in die Klausur einen (nicht programmierbaren) Taschenrechner mit! # 2 Programm Wiederholung der

Mehr

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS

Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Einfache statistische Auswertungen mit dem Programm SPSS Datensatz: fiktive_daten.sav Dipl. Päd. Anne Haßelkus Dr. Dorothea Dette-Hagenmeyer 11/2011 Überblick 1 Deskriptive Statistiken; Mittelwert berechnen...

Mehr

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression I

Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Benjamin Gedon. Methoden 2. Logistische Regression I Institut für Soziologie Dipl.-Soz. Methoden 2 Logistische Regression I Programm Ergänzung zu letzter Sitzung: Interpretation nichtlinearer Effekte Anwendungsbereich der logistischen Regression Entwicklung

Mehr

Einführung in die Logistische Regression. Fortbildung zur 19.Informationstagung Tumordokumentation

Einführung in die Logistische Regression. Fortbildung zur 19.Informationstagung Tumordokumentation Einführung in die Logistische Regression Fortbildung zur 9.Informationstagung Tumordokumentation Bernd Schicke, Tumorzentrum Berlin FB Bayreuth, 29.März 20 Gliederung Einleitung Schätzen von Maßzahlen

Mehr

Allgemeines Lineares Modell: Univariate Varianzanalyse und Kovarianzanalyse

Allgemeines Lineares Modell: Univariate Varianzanalyse und Kovarianzanalyse Allgemeines Lineares Modell: Univariate Varianzanalyse und Kovarianzanalyse Univariate Varianz- und Kovarianzanlyse, Multivariate Varianzanalyse und Varianzanalyse mit Messwiederholung finden sich unter

Mehr

Binäre logistische Regressionsanalyse

Binäre logistische Regressionsanalyse Binäre logistische Regressionsanalyse Eine Einführung für Sozialwissenschaftler mit SPSS für Windows Sabine Fromm Bamberger Beiträge zur empirischen Sozialforschung Nr. 11, 2005 Herausgeber: Gerhard Schulze

Mehr

Standardab er des. Testwert = 145.5 95% Konfidenzintervall. T df Sig. (2-seitig) Differenz Untere Obere -2.011 698.045-5.82-11.50 -.14.

Standardab er des. Testwert = 145.5 95% Konfidenzintervall. T df Sig. (2-seitig) Differenz Untere Obere -2.011 698.045-5.82-11.50 -.14. Aufgabe : einfacher T-Test Statistik bei einer Stichprobe Standardfehl Standardab er des Mittelwert weichung Mittelwertes 699 39.68 76.59 2.894 Test bei einer Sichprobe Testwert = 45.5 95% Konfidenzintervall

Mehr

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro

Auswerten mit Excel. Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro Auswerten mit Excel Viele Video-Tutorials auf Youtube z.b. http://www.youtube.com/watch?v=vuuky6xxjro 1. Pivot-Tabellen erstellen: In der Datenmaske in eine beliebige Zelle klicken Registerkarte Einfügen

Mehr

Quantitative Methoden der Bildungsforschung

Quantitative Methoden der Bildungsforschung Glieung Wieholung Korrelationen Grundlagen lineare Regression Lineare Regression in SPSS Übung Wieholung Korrelationen Standardisiertes Zusammenhangsmaß (unstandardisiert: Kovarianz) linearer Zusammenhang

Mehr

Datenanalyse mit SPSS spezifische Analysen

Datenanalyse mit SPSS spezifische Analysen Datenanalyse mit SPSS spezifische Analysen Arnd Florack Tel.: 0251 / 83-34788 E-Mail: florack@psy.uni-muenster.de Raum 2.015 Sprechstunde: Dienstags 15-16 Uhr 25. Mai 2001 2 Auswertung von Häufigkeitsdaten

Mehr

29. Mai 2006. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt.

29. Mai 2006. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt. L. Fahrmeir, C. Belitz Department für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik 29. Mai 2006 Hinweise:

Mehr

Master of Science in Pflege

Master of Science in Pflege Master of Science in Pflege Modul: Statistik Einfache und multiple Regressionsanalyse / Logistische Regressionsanalyse November 2012 Prof. Dr. Jürg Schwarz Folie 2 Programm 28. November 2012: Vormittag

Mehr

Weitere Fragestellungen im Zusammenhang mit einer linearen Einfachregression

Weitere Fragestellungen im Zusammenhang mit einer linearen Einfachregression Weitere Fragestellungen im Zusammenhang mit einer linearen Einfachregression Speziell im Zusammenhang mit der Ablehnung der Globalhypothese werden bei einer linearen Einfachregression weitere Fragestellungen

Mehr

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 LÖSUNG 9B a) Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 Man kann erwarten, dass der Absatz mit steigendem Preis abnimmt, mit höherer Anzahl der Außendienstmitarbeiter sowie mit erhöhten

Mehr

Regressionsanalysen. Zusammenhänge von Variablen. Ziel der Regression. ( Idealfall )

Regressionsanalysen. Zusammenhänge von Variablen. Ziel der Regression. ( Idealfall ) Zusammenhänge von Variablen Regressionsanalysen linearer Zusammenhang ( Idealfall ) kein Zusammenhang nichtlinearer monotoner Zusammenhang (i.d.regel berechenbar über Variablentransformationen mittels

Mehr

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Eindimensionaler Chi²-Test Der eindimensionale χ²-test wird dann herangezogen, wenn die Versuchspersonen einer Population anhand eines Merkmals mit zwei oder mehr

Mehr

Multivariate Analyseverfahren

Multivariate Analyseverfahren Multivariate Analyseverfahren Logistische Regression Prof. Dr. Stein 14.01.2014 & 20.01.2014 1 / 62 Inhaltsverzeichnis 1 Grundidee 2 3 4 5 2 / 62 Der Erklärungsgegenstand Soziale Forschungsgegenstände

Mehr

Logistische Regression - - - - - 24. Juni 2011

Logistische Regression - - - - - 24. Juni 2011 Lehrveranstaltung Empirische Forschung und Politikberatung Sommersemester 2011 Logistische Regression - - - - - 24. Juni 2011 Anja Hall, Bundesinstitut für Berufsbildung, AB 2.2: Qualifikation, berufliche

Mehr

IBM SPSS Regression 22

IBM SPSS Regression 22 IBM SPSS Regression 22 Hinweis Vor Verwendung dieser Informationen und des darin beschriebenen Produkts sollten die Informationen unter Bemerkungen auf Seite 33 gelesen werden. Produktinformation Diese

Mehr

Korrelation - Regression. Berghold, IMI

Korrelation - Regression. Berghold, IMI Korrelation - Regression Zusammenhang zwischen Variablen Bivariate Datenanalyse - Zusammenhang zwischen 2 stetigen Variablen Korrelation Einfaches lineares Regressionsmodell 1. Schritt: Erstellung eines

Mehr

11./ 12. April 2006. Andrea Ossig andrea.ossig@web.de. Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de

11./ 12. April 2006. Andrea Ossig andrea.ossig@web.de. Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de Einführung in SPSS 11./ 12. April 2006 Andrea Ossig andrea.ossig@web.de Prof. Dr. Helmut Küchenhoff kuechenhoff@stat.uni-muenchen.de Monia Mahling monia.mahling@web.de 1 Vor /Nachteile von SPSS +/ intuitiv

Mehr

6. METRISCHE UND KATEGORIALE MERKMALE

6. METRISCHE UND KATEGORIALE MERKMALE 6. METRISCHE UND KATEGORIALE MERKMALE wenn an einer Beobachtungseinheit eine (oder mehrere) metrische und eine (oder mehrere) kategoriale Variable(n) erhoben wurden Beispiel: Haushaltsarbeit von Teenagern

Mehr

Kommentierter SPSS-Output für die multiple Regressionsanalyse (SPSS-Version 17)

Kommentierter SPSS-Output für die multiple Regressionsanalyse (SPSS-Version 17) R.Niketta Multiple Regressionsanalyse Kommentierter SPSS-Output für die multiple Regressionsanalyse (SPSS-Version 17) Daten: Selbstdarstellung und Kontaktsuche in studi.vz (POK VIII, AG 3) Fragestellung:

Mehr

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik

Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik Ludwig Fahrmeir, Nora Fenske Institut für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit dem Wahlfach Statistik 29. März 21 Hinweise:

Mehr

Hypothesentests mit SPSS. Beispiel für einen t-test

Hypothesentests mit SPSS. Beispiel für einen t-test Beispiel für einen t-test Daten: museum-f-v04.sav Hypothese: Als Gründe, in ein Museum zu gehen, geben mehr Frauen als Männer die Erweiterung der Bildung für Kinder an. Dies hängt mit der Geschlechtsrolle

Mehr

Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1. Die Korrelation ist ein standardisiertes Maß für den linearen Zusammenhangzwischen zwei Variablen.

Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1. Die Korrelation ist ein standardisiertes Maß für den linearen Zusammenhangzwischen zwei Variablen. Modul G.1 WS 07/08: Statistik 17.01.2008 1 Wiederholung Kovarianz und Korrelation Kovarianz = Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen x und y Korrelation Die Korrelation ist ein standardisiertes

Mehr

Kapitel 4: Binäre Regression

Kapitel 4: Binäre Regression Kapitel 4: Binäre Regression Steffen Unkel (basierend auf Folien von Nora Fenske) Statistik III für Nebenfachstudierende WS 2013/2014 4.1 Motivation Ausgangssituation Gegeben sind Daten (y i, x i1,...,

Mehr

Multivariate Analyse: Einführung in das COX-Modell

Multivariate Analyse: Einführung in das COX-Modell Auswertung Multivariate Analyse: Einführung in das COX-Modell Deskriptive Statistik Häufigkeiten, Univariate Statistiken, Explorative Datenanalyse, Kreuztabellen) Induktive Statistik, Vergleich von Mittelwerten

Mehr

Christian FG Schendera. Regressionsanalyse. mit SPSS. 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG

Christian FG Schendera. Regressionsanalyse. mit SPSS. 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Christian FG Schendera Regressionsanalyse mit SPSS 2. korrigierte und aktualisierte Auflage DE GRUYTER OLDENBOURG Inhalt Vorworte V 1 Korrelation 1 1.1 Einführung 1 1.2 Erste Voraussetzung: Das Skalenniveau

Mehr

Logistische Regression

Logistische Regression Grundideen Logistische Regression Exkurs Logistische Regression Auch nachzulesen bei: http://www.psychologie.uniwuerzburg.de/methoden/lehre/skripten/hs_meth_evaluation/hs_evaluation_logistisch eregression.pdf

Mehr

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft

90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff SS08 90-minütige Klausur Statistik für Studierende der Kommunikationswissenschaft am 22.7.2008 Anmerkungen Überprüfen Sie bitte sofort, ob Ihre Angabe vollständig ist. Sie sollte

Mehr

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen

Tabelle 6a: Deskriptive Statistiken der metrischen Variablen Ergebnisse 77 5 Ergebnisse Das folgende Kapitel widmet sich der statistischen Auswertung der Daten zur Ü- berprüfung der Hypothesen. Die hier verwendeten Daten wurden mit den in 4.3 beschriebenen Instrumenten

Mehr

Nichtparametrische statistische Verfahren

Nichtparametrische statistische Verfahren Nichtparametrische statistische Verfahren (im Wesentlichen Analyse von Abhängigkeiten) Kategorien von nichtparametrischen Methoden Beispiel für Rangsummentests: Wilcoxon-Test / U-Test Varianzanalysen 1-faktorielle

Mehr

Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften

Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Statistik II Übung 4: Skalierung und asymptotische Eigenschaften Diese Übung beschäftigt sich mit der Skalierung von Variablen in Regressionsanalysen und mit asymptotischen Eigenschaften von OLS. Verwenden

Mehr

Logistische Regression

Logistische Regression TU Chemnitz SoSe 2012 Seminar: Multivariate Analysemethoden 26.06.2012 Dozent: Dr. Thomas Schäfer Logistische Regression Ein Verfahren zum Schätzen von Wahrscheinlichkeiten Referentinnen: B. Sc. Psych.

Mehr

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1

Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 LÖSUNG 4B a.) Lösungen zu Janssen/Laatz, Statistische Datenanalyse mit SPSS 1 Mit "Deskriptive Statistiken", "Kreuztabellen " wird die Dialogbox "Kreuztabellen" geöffnet. POL wird in das Eingabefeld von

Mehr

Analyse bivariater Kontingenztafeln

Analyse bivariater Kontingenztafeln Analyse bivariater Kontingenztafeln Werden zwei kategoriale Merkmale mit nicht zu vielen möglichen Ausprägungen gemeinsam analysiert, so kommen zur Beschreibung der gemeinsamen Verteilung im allgemeinen

Mehr

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Eindimensionaler Chi²-Test 1 Der zweidimensionale Chi²-Test 4 Eindimensionaler Chi²-Test Der eindimensionale χ²-test wird dann herangezogen, wenn die Versuchspersonen

Mehr

Übungsklausur Lineare Modelle. Prof. Dr. H. Toutenburg

Übungsklausur Lineare Modelle. Prof. Dr. H. Toutenburg Übungsklausur Lineare le Prof. Dr. H. Toutenburg Aufgabe Ein lineares Regressionsmodell mit der abhängigen Variablen Körpergröße und der unabhängigen Variablen Geschlecht wurde einmal mit der dummykodierten

Mehr

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskription, Statistische Testverfahren und Regression Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: beschreibende Statistik, empirische

Mehr

Institut für Soziologie. Methoden 2. Regressionsanalyse I: Einfache lineare Regression

Institut für Soziologie. Methoden 2. Regressionsanalyse I: Einfache lineare Regression Institut für Soziologie Methoden 2 Regressionsanalyse I: Einfache lineare Regression Programm Anwendungsbereich Vorgehensweise Interpretation Annahmen Zusammenfassung Übungsaufgabe Literatur # 2 Anwendungsbereich

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Regressionsanalyse. http://mesosworld.ch - Stand vom: 20.1.2010 1

Inhaltsverzeichnis. Regressionsanalyse. http://mesosworld.ch - Stand vom: 20.1.2010 1 Inhaltsverzeichnis Regressionsanalyse... 2 Lernhinweise... 2 Einführung... 2 Theorie (1-8)... 2 1. Allgemeine Beziehungen... 3 2. 'Best Fit'... 3 3. 'Ordinary Least Squares'... 4 4. Formel der Regressionskoeffizienten...

Mehr

i PASW Regression 18

i PASW Regression 18 i PASW Regression 18 Weitere Informationen zu SPSS Inc.-Software-Produkten finden Sie auf unserer Website unter der Adresse http://www.spss.com oder wenden Sie sich an SPSS Inc. 233 South Wacker Drive,

Mehr

Beispiel für eine multivariate Varianzanalyse (MANOVA) Daten: POKIV_Terror_V12.sav

Beispiel für eine multivariate Varianzanalyse (MANOVA) Daten: POKIV_Terror_V12.sav Beispiel für eine multivariate Varianzanalyse () Daten: POKIV_Terror_V12.sav Es soll überprüft werden, inwieweit das ATB-Syndrom (Angst vor mit den drei Subskalen affektive Angst von, Terrorpersistenz,

Mehr

Teil: lineare Regression

Teil: lineare Regression Teil: lineare Regression 1 Einführung 2 Prüfung der Regressionsfunktion 3 Die Modellannahmen zur Durchführung einer linearen Regression 4 Dummyvariablen 1 Einführung o Eine statistische Methode um Zusammenhänge

Mehr

Varianzanalyse ANOVA

Varianzanalyse ANOVA Varianzanalyse ANOVA Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII Statistik 1/23 Einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA) Bisher war man lediglich in der Lage, mit dem t-test einen Mittelwertsvergleich für

Mehr

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II

Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle. Statistik II Kategoriale abhängige Variablen: Logit- und Probit -Modelle Statistik II Wiederholung Literatur Annahmen und Annahmeverletzungen Funktionen Exponenten, Wurzeln usw. Das Problem Das binäre Logit-Modell

Mehr

Übungen (HS-2010): Urteilsfehler. Autor: Siegfried Macho

Übungen (HS-2010): Urteilsfehler. Autor: Siegfried Macho Übungen (HS-2010): Urteilsfehler Autor: Siegfried Macho Inhaltsverzeichnis i Inhaltsverzeichnis 1. Übungen zu Kapitel 2 1 Übungen zu Kontingenz- und Kausalurteile 1 Übung 1-1: 1. Übungen zu Kapitel 2 Gegeben:

Mehr

Sozialwissenschaftliche Fakultät der Universität Göttingen. Sommersemester 2009, Statistik mit SPSS

Sozialwissenschaftliche Fakultät der Universität Göttingen. Sommersemester 2009, Statistik mit SPSS Sommersemester 2009, Statistik mit SPSS 26. August 2009 26. August 2009 Statistik Dozentin: mit Anja SPSS Mays 1 Bivariate Datenanalyse, Überblick bis Freitag heute heute Donnerstag Donnerstag Freitag

Mehr

Kapitel 3: Interpretationen

Kapitel 3: Interpretationen Kapitel 3: 1. Interpretation von Outputs allgemein... 1 2. Interpretation von Signifikanzen... 1 2.1. Signifikanztests / Punktschätzer... 1 2.2. Konfidenzintervalle... 2 3. Interpretation von Parametern...

Mehr

Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X.

Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X. Lineare Regression Einfache Regression Beispieldatensatz: trinkgeld.sav Ziel: Vorhersage eines Kriteriums/Regressand Y durch einen Prädiktor/Regressor X. H0: Y lässt sich nicht durch X erklären, das heißt

Mehr

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011 Es können von den Antworten alle, mehrere oder keine Antwort(en) richtig sein. Nur bei einer korrekten Antwort (ohne Auslassungen

Mehr

Chi-Quadrat Verfahren

Chi-Quadrat Verfahren Chi-Quadrat Verfahren Chi-Quadrat Verfahren werden bei nominalskalierten Daten verwendet. Die einzige Information, die wir bei Nominalskalenniveau zur Verfügung haben, sind Häufigkeiten. Die Quintessenz

Mehr

Koeffizienten der Logitanalyse. Kurt Holm. Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at

Koeffizienten der Logitanalyse. Kurt Holm. Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at Koeffizienten der Logitanalyse Kurt Holm Almo Statistik-System www.almo-statistik.de holm@almo-statistik.de kurt.holm@jku.at 1 Kurt Holm Koeffizienten der Logitanalyse Eine häufig gestellte Frage lautet:

Mehr

Häufigkeitstabellen. Balken- oder Kreisdiagramme. kritischer Wert für χ2-test. Kontingenztafeln

Häufigkeitstabellen. Balken- oder Kreisdiagramme. kritischer Wert für χ2-test. Kontingenztafeln Häufigkeitstabellen Menüpunkt Data PivotTable Report (bzw. entsprechendes Icon): wähle Data Range (Zellen, die die Daten enthalten + Zelle mit Variablenname) wähle kategoriale Variable für Spalten- oder

Mehr

Logistische Regression (in SPSS)

Logistische Regression (in SPSS) Fakultät für Humanwissenschaften Sozialwissenschaftliche Methodenlehre Prof. Dr. Daniel Lois Logistische Regression (in SPSS) Stand: April 2015 (V2.0) Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen 3 2. Logit-Funktion

Mehr

Logistische Regression I. Odds, Logits, Odds Ratios, Log Odds Ratios

Logistische Regression I. Odds, Logits, Odds Ratios, Log Odds Ratios Logistische Regression I. Odds, Logits, Odds Ratios, Log Odds Ratios PD Dr.Gabriele Doblhammer, Fortgescrittene Methoden, SS2004 Logistische Regression Tabelle 2 Alter und Symptome von Herz-/Kreislauferkrankung(CD)

Mehr

Dokumentation. estat Version 2.0

Dokumentation. estat Version 2.0 Dokumentation estat Version 2.0 Installation Die Datei estat.xla in beliebiges Verzeichnis speichern. Im Menü Extras AddIns... Durchsuchen die Datei estat.xla auswählen. Danach das Auswahlhäkchen beim

Mehr

Kapitel 23 Lineare Regression

Kapitel 23 Lineare Regression Kapitel 23 Lineare Regression Sowohl einfache als auch multiple Regressionsanalysen können Sie mit dem Befehl STATISTIK REGRESSION LINEAR... durchführen. Dabei lassen sich mit Hilfe diverser Optionen zahlreiche

Mehr

Einleitung 19. Teil I Datenanalyse und Modellbildung Grundlagen 25

Einleitung 19. Teil I Datenanalyse und Modellbildung Grundlagen 25 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Zu diesem Buch 19 Konventionen in diesem Buch 20 Was Sie nicht lesen müssen 21 Falsche Voraussetzungen 21 Wie dieses Buch aufgebaut ist 21 Teil I: Datenanalyse und Grundlagen

Mehr

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS?

ε heteroskedastisch BINARY CHOICE MODELS Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? BINARY CHOICE MODELS 1 mit Pr( Y = 1) = P Y = 0 mit Pr( Y = 0) = 1 P Beispiele: Wahlentscheidung Kauf langlebiger Konsumgüter Arbeitslosigkeit Schätzung mit OLS? Y i = X i β + ε i Probleme: Nonsense Predictions

Mehr

Einige Statistische Tests für den Ein- Zwei- und k-stichprobenfall (Nach Sachs, Stat. Meth.)

Einige Statistische Tests für den Ein- Zwei- und k-stichprobenfall (Nach Sachs, Stat. Meth.) ue biostatistik: nichtparametrische testverfahren / ergänzung 1/6 h. Lettner / physik Statistische Testverfahren Einige Statistische Tests für den Ein- Zwei- und k-stichprobenfall (Nach Sachs, Stat. Meth.)

Mehr

Tutorial: Homogenitätstest

Tutorial: Homogenitätstest Tutorial: Homogenitätstest Eine Bank möchte die Kreditwürdigkeit potenzieller Kreditnehmer abschätzen. Einerseits lebt die Bank ja von der Vergabe von Krediten, andererseits verursachen Problemkredite

Mehr

Aufgaben zu Kapitel 9

Aufgaben zu Kapitel 9 Aufgaben zu Kapitel 9 Aufgabe 1 Für diese Aufgabe benötigen Sie den Datensatz Nominaldaten.sav. a) Sie arbeiten für eine Marktforschungsfirma und sollen überprüfen, ob die in diesem Datensatz untersuchte

Mehr

Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung

Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung Die binäre Logistische Regression ein vielseitiges und robustes Analyseinstrument sozialwissenschaftlicher Forschung Eine Einführung für Anwender - Marcel Erlinghagen - Gelsenkirchen, Oktober 2003 Gliederung

Mehr

VS PLUS

VS PLUS VS PLUS Zusatzinformationen zu Medien des VS Verlags Statistik II Inferenzstatistik 2010 Übungsaufgaben und Lösungen Inferenzstatistik 2 [Übungsaufgaben und Lösungenn - Inferenzstatistik 2] ÜBUNGSAUFGABEN

Mehr

SPSS Regression Models 16.0

SPSS Regression Models 16.0 i SPSS Regression Models 16.0 Weitere Informationen zu SPSS -Software-Produkten finden Sie auf unserer Website unter der Adresse http://www.spss.com oder wenden Sie sich an SPSS Inc. 233 South Wacker Drive,

Mehr

SPSS V Gruppenvergleiche ( 2 Gruppen) abhängige (verbundene) Stichproben

SPSS V Gruppenvergleiche ( 2 Gruppen) abhängige (verbundene) Stichproben SPSS V Gruppenvergleiche ( 2 Gruppen) abhängige (verbundene) Stichproben ÜBERSICHT: Testverfahren bei abhängigen (verbundenen) Stichproben parametrisch nicht-parametrisch 2 Gruppen t-test bei verbundenen

Mehr

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten Eindimensionaler Chi²-Test 1 Der zweidimensionale Chi²-Test 6 Alternativer Lösungsweg für SPSS Version 17 und älter 10 Alte Dialogfelder: Eindimensionaler Chi²-Test

Mehr

PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent?

PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent? Anwendungen PROC LOGISTIC: Warum sind die Koeffizienten nicht mit den Odds Ratios konsistent? Ulrike Braisch, Rainer Muche Institut für Epidemiologie und Medizinische Biometrie Universität Ulm Schwabstraße

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master)

Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Willkommen zur Vorlesung Statistik (Master) Thema dieser Vorlesung: Verteilungsfreie Verfahren Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften

Mehr

Anhang A: Fragebögen und sonstige Unterlagen

Anhang A: Fragebögen und sonstige Unterlagen Anhang Anhang A: Fragebögen und sonstige Unterlagen A.: Flyer zur Probandenrekrutierung 46 A.: Fragebogen zur Meditationserfahrung 47 48 A.3: Fragebogen Angaben zur Person 49 5 5 A.4: Termin- und Einladungsschreiben

Mehr

Seminar zur Energiewirtschaft:

Seminar zur Energiewirtschaft: Seminar zur Energiewirtschaft: Ermittlung der Zahlungsbereitschaft für erneuerbare Energien bzw. bessere Umwelt Vladimir Udalov 1 Modelle mit diskreten abhängigen Variablen 2 - Ausgangssituation Eine Dummy-Variable

Mehr

Lineare Modelle in R: Einweg-Varianzanalyse

Lineare Modelle in R: Einweg-Varianzanalyse Lineare Modelle in R: Einweg-Varianzanalyse Achim Zeileis 2009-02-20 1 Datenaufbereitung Wie schon in der Vorlesung wollen wir hier zur Illustration der Einweg-Analyse die logarithmierten Ausgaben der

Mehr

Florian Frötscher und Demet Özçetin

Florian Frötscher und Demet Özçetin Statistische Tests in der Mehrsprachigkeitsforschung Aufgaben, Anforderungen, Probleme. Florian Frötscher und Demet Özçetin florian.froetscher@uni-hamburg.de SFB 538 Mehrsprachigkeit Max-Brauer-Allee 60

Mehr

Projekt Kaffeemaschine Welche Faktoren beeinflussen das Geschmacksurteil?

Projekt Kaffeemaschine Welche Faktoren beeinflussen das Geschmacksurteil? AKULTÄT ANGEWANDTE SOZIALWISSENSCHATEN PRO. DR. SONJA HAUG Projekt Kaffeemaschine Welche aktoren beeinflussen das Geschmacksurteil? Ausgehend von der Verkostung an der Hochschule Regensburg und der dabei

Mehr

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05

Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Auswertung mit dem Statistikprogramm SPSS: 30.11.05 Seite 1 Einführung SPSS Was ist eine Fragestellung? Beispiel Welche statistische Prozedur gehört zu welcher Hypothese? Statistische Berechnungen mit

Mehr

Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse

Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse Grundlagen von Versuchsmethodik und Datenanalyse Der Anfang: Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge Ursache Wirkung Koffein verbessert Kurzzeitgedächtnis Gewaltfilme führen zu aggressivem Verhalten

Mehr

Willkommen zur Vorlesung Statistik

Willkommen zur Vorlesung Statistik Willkommen zur Vorlesung Statistik Thema dieser Vorlesung: Varianzanalyse Prof. Dr. Wolfgang Ludwig-Mayerhofer Universität Siegen Philosophische Fakultät, Seminar für Sozialwissenschaften Prof. Dr. Wolfgang

Mehr

SPSS Regression Models 12.0

SPSS Regression Models 12.0 SPSS Regression Models 12.0 Weitere Informationen zu SPSS -Software-Produkten finden Sie auf unserer Website unter der Adresse http://www.spss.com, oder wenden Sie sich an SPSS GmbH Software Rosenheimer

Mehr

Weitere (wählbare) Kontraste in der SPSS Prozedur Allgemeines Lineares Modell

Weitere (wählbare) Kontraste in der SPSS Prozedur Allgemeines Lineares Modell Einfaktorielle Versuchspläne 27/40 Weitere (wählbare) Kontraste in der SPSS Prozedur Allgemeines Lineares Modell Abweichung Einfach Differenz Helmert Wiederholt Vergleich Jede Gruppe mit Gesamtmittelwert

Mehr

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten.

a) Zeichnen Sie in das nebenstehende Streudiagramm mit Lineal eine Regressionsgerade ein, die Sie für passend halten. Statistik für Kommunikationswissenschaftler Wintersemester 2009/200 Vorlesung Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Übung Cornelia Oberhauser, Monia Mahling, Juliane Manitz Thema 4 Homepage zur Veranstaltung: http://www.statistik.lmu.de/~helmut/kw09.html

Mehr

Datenanalyse mit Excel. Wintersemester 2013/14

Datenanalyse mit Excel. Wintersemester 2013/14 Datenanalyse mit Excel 1 KORRELATIONRECHNUNG 2 Korrelationsrechnung Ziel der Korrelationsrechnung besteht im bivariaten Fall darin, die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei interessierenden statistischen

Mehr

3.2 Bivariate Verteilungen

3.2 Bivariate Verteilungen 3.2 Bivariate Verteilungen zwei Variablen X, Y werden gemeinsam betrachtet (an jedem Objekt i, i = 1,..., n, werden gleichzeitig zwei Merkmale beobachtet) Beobachtungswerte sind Paare/Kombinationen von

Mehr

Hypothesentests mit SPSS

Hypothesentests mit SPSS Beispiel für eine zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem Faktor (univariate Lösung) Daten: POKIII_AG4_V06.SAV Hypothese: Die physische Attraktivität der Bildperson und das Geschlecht

Mehr

Datenmaske für SPSS. Für die Datenanalyse mit SPSS können die Daten auf verschiedene Weise aufbereitet

Datenmaske für SPSS. Für die Datenanalyse mit SPSS können die Daten auf verschiedene Weise aufbereitet Für die Datenanalyse mit SPSS können die Daten auf verschiedene Weise aufbereitet werden: 1. Tabellenkalkulationsprogramme (Excel, Paradox) 2. Datenbankprogramme (dbase, Access) 3. Reine ASCII-Dateien

Mehr

Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung

Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung Kapitel 7: Varianzanalyse mit Messwiederholung Durchführung einer einfaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung 1 Durchführung einer zweifaktoriellen Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem

Mehr

2. Korrelation, lineare Regression und multiple Regression

2. Korrelation, lineare Regression und multiple Regression multiple 2.2 Lineare 2.2 Lineare 1 / 130 2.2 Lineare 2 / 130 2.1 Beispiel: Arbeitsmotivation Untersuchung zur Motivation am Arbeitsplatz in einem Chemie-Konzern 25 Personen werden durch Arbeitsplatz zufällig

Mehr

Univariate Lineare Regression. (eine unabhängige Variable)

Univariate Lineare Regression. (eine unabhängige Variable) Univariate Lineare Regression (eine unabhängige Variable) Lineare Regression y=a+bx Präzise lineare Beziehung a.. Intercept b..anstieg y..abhängige Variable x..unabhängige Variable Lineare Regression y=a+bx+e

Mehr

3 Zusammenhangsmaße Zusammenhangshypothesen

3 Zusammenhangsmaße Zusammenhangshypothesen 3 Zusammenhangsmaße Zusammenhangshypothesen Zusammenhänge (zwischen 2 Variablen) misst man mittels Korrelationen. Die Wahl der Korrelation hängt ab von: a) Skalenniveau der beiden Variablen: 1) intervallskaliert

Mehr

Business Value Launch 2006

Business Value Launch 2006 Quantitative Methoden Inferenzstatistik alea iacta est 11.04.2008 Prof. Dr. Walter Hussy und David Tobinski UDE.EDUcation College im Rahmen des dokforums Universität Duisburg-Essen Inferenzstatistik Erläuterung

Mehr

8. Februar 2007. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt.

8. Februar 2007. 5. Bei Unterschleif gilt die Klausur als nicht bestanden und es erfolgt eine Meldung an das Prüfungsamt. L. Fahrmeir, C. Belitz Department für Statistik Bitte für die Korrektur freilassen! Aufgabe 1 2 3 4 Punkte Klausur zur Vorlesung Statistik III für Studenten mit Wahlfach Statistik 8. Februar 2007 Hinweise:

Mehr

IBM SPSS Regression 20

IBM SPSS Regression 20 IBM SPSS Regression 20 Hinweis: Lesen Sie zunächst die allgemeinen Informationen unter Hinweise auf S. 47, bevor Sie dieses Informationsmaterial sowie das zugehörige Produkt verwenden. Diese Ausgabe bezieht

Mehr

Multivariate Statistik

Multivariate Statistik Hermann Singer Multivariate Statistik 1 Auflage 15 Oktober 2012 Seite: 12 KAPITEL 1 FALLSTUDIEN Abbildung 12: Logistische Regression: Geschätzte Wahrscheinlichkeit für schlechte und gute Kredite (rot/blau)

Mehr

Einfache statistische Testverfahren

Einfache statistische Testverfahren Einfache statistische Testverfahren Johannes Hain Lehrstuhl für Mathematik VIII (Statistik) 1/29 Hypothesentesten: Allgemeine Situation Im Folgenden wird die statistische Vorgehensweise zur Durchführung

Mehr