Dies steht im Gegensatz zum alten \u201eRegressionskoeffizienten\u201c, wie der Regressionskoeffizient in einem einfachen linearen Regressionsmodell<\/a> genannt wird.<\/span><\/p>\n Die Interpretation eines partiellen Regressionskoeffizienten ist wie folgt: Die durchschnittliche \u00c4nderung der Antwortvariablen<\/a> , die mit einem Anstieg einer bestimmten Pr\u00e4diktorvariablen um eine Einheit verbunden ist, unter der Annahme, dass alle anderen Pr\u00e4diktorvariablen konstant bleiben.<\/span><\/p>\n Im folgenden Beispiel wird erl\u00e4utert, wie partielle Regressionskoeffizienten in einem multiplen linearen Regressionsmodell identifiziert und interpretiert werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob die Anzahl der Lernstunden und die Anzahl der abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen die Note beeinflussen, die ein Student bei einer bestimmten Hochschulaufnahmepr\u00fcfung erh\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Um diesen Zusammenhang zu untersuchen, k\u00f6nnen wir ein multiples lineares Regressionsmodell anpassen, indem wir die Lernstunden<\/strong> und vorbereitenden Pr\u00fcfungen<\/strong> als Pr\u00e4diktorvariablen und Pr\u00fcfungsergebnisse<\/strong> als Antwortvariable verwenden.<\/span><\/p>\n Die folgende Regressionstabelle zeigt das Ergebnis des Modells:<\/span> <\/p>\n So interpretieren Sie partielle Regressionskoeffizienten:<\/span><\/p>\n Stunden:<\/strong> Mit jeder weiteren Stunde Lernaufwand erh\u00f6ht sich die Pr\u00fcfungspunktzahl um durchschnittlich 5,56<\/strong> Punkte, bei gleichbleibender Zahl der \u00dcbungsklausuren.<\/span><\/p>\n Anders ausgedr\u00fcckt: Wenn Sch\u00fcler A und Sch\u00fcler B beide die gleiche Anzahl an Vorbereitungspr\u00fcfungen absolvieren, Sch\u00fcler A aber eine Stunde l\u00e4nger lernt, dann sollte Sch\u00fcler A 5,56 Punkte mehr Punkte erzielen als Sch\u00fcler B.<\/span><\/p>\n Vorbereitungspr\u00fcfungen:<\/strong> Mit jeder weiteren abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfung verringert sich die Pr\u00fcfungsnote bei gleichbleibender Stundenzahl durchschnittlich um 0,60<\/strong> Punkte.<\/span><\/p>\n Anders ausgedr\u00fcckt: Wenn sowohl Sch\u00fcler A als auch Sch\u00fcler B die gleiche Stundenzahl lernen, Sch\u00fcler A jedoch eine zus\u00e4tzliche Vorbereitungspr\u00fcfung ablegt, sollte Sch\u00fcler A eine um 0,60 Punkte niedrigere Punktzahl als Sch\u00fcler B erzielen.<\/span><\/p>\n Mithilfe der Koeffizienten aus dem Regressionsergebnis k\u00f6nnen wir die gesch\u00e4tzte multiple lineare Regressionsgleichung schreiben:<\/span><\/p>\n Pr\u00fcfungsergebnis = 67,67 + 5,56*(Stunden) \u2013 0,60*(Vorbereitungspr\u00fcfungen)<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen diese gesch\u00e4tzte Regressionsgleichung verwenden, um die erwartete Pr\u00fcfungspunktzahl f\u00fcr einen Studenten zu berechnen, basierend auf der Anzahl der Lernstunden und der Anzahl der von ihm abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen.<\/span><\/p>\n Ein Student, der beispielsweise drei Stunden lernt und eine Vorbereitungspr\u00fcfung ablegt, sollte eine Note von 83,75<\/strong> erhalten:<\/span><\/p>\n Pr\u00fcfungsergebnis = 67,67 + 5,56*(3) \u2013 0,60*(1) = 83,75<\/span><\/p>\n Einf\u00fchrung in die einfache lineare Regression<\/a> Als partieller Regressionskoeffizient werden Regressionskoeffizienten in einem multiplen linearen Regressionsmodell bezeichnet. Dies steht im Gegensatz zum alten \u201eRegressionskoeffizienten\u201c, wie der Regressionskoeffizient in einem einfachen linearen Regressionsmodell genannt wird. Die Interpretation eines partiellen Regressionskoeffizienten ist wie folgt: Die durchschnittliche \u00c4nderung der Antwortvariablen , die mit einem Anstieg einer bestimmten Pr\u00e4diktorvariablen um eine Einheit verbunden ist, unter […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel: Interpretation partieller Regressionskoeffizienten<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Einf\u00fchrung in die multiple lineare Regression<\/a>
So lesen und interpretieren Sie eine Regressionstabelle<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"