{"id":641,"date":"2023-07-29T05:48:42","date_gmt":"2023-07-29T05:48:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-berechnet-man-vive-in-excel\/"},"modified":"2023-07-29T05:48:42","modified_gmt":"2023-07-29T05:48:42","slug":"wie-berechnet-man-vive-in-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-berechnet-man-vive-in-excel\/","title":{"rendered":"So berechnen sie den vif in excel"},"content":{"rendered":"

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Multikollinearit\u00e4t<\/a> in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erkl\u00e4rende Variablen stark miteinander korrelieren, sodass sie im Regressionsmodell keine eindeutigen oder unabh\u00e4ngigen Informationen liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen den Variablen hoch genug ist, kann dies zu Problemen bei der Anpassung und Interpretation des Regressionsmodells f\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Gl\u00fccklicherweise ist es m\u00f6glich, Multikollinearit\u00e4t mithilfe einer Metrik namens Varianzinflationsfaktor (VIF)<\/strong> zu erkennen, die die Korrelation und St\u00e4rke der Korrelation zwischen erkl\u00e4renden Variablen in einem Regressionsmodell misst.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie den VIF in Excel berechnen.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Berechnung des VIF in Excel<\/strong><\/span><\/h2>\n

In diesem Beispiel f\u00fchren wir eine multiple lineare Regression mit dem folgenden Datensatz durch, der die Attribute von 10 Basketballspielern beschreibt. Wir werden ein Regressionsmodell anpassen, das die Bewertung als Antwortvariable und Punkte, Assists und Rebounds als erkl\u00e4rende Variablen verwendet. Als n\u00e4chstes identifizieren wir die VIF-Werte f\u00fcr jede erkl\u00e4rende Variable.<\/span> <\/p>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

Schritt 1: F\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Gehen Sie im oberen Men\u00fcband zur Registerkarte \u201eDaten\u201c und klicken Sie auf \u201eDatenanalyse\u201c. Wenn diese Option nicht angezeigt wird, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst<\/span> die kostenlose Analysis ToolPak-Software installieren<\/a> .<\/span> <\/p>\n

\"Datenanalyse-Toolpak<\/p>\n

Sobald Sie auf Datenanalyse klicken, erscheint ein neues Fenster. W\u00e4hlen Sie Regression<\/em> und klicken Sie auf OK.<\/span> <\/p>\n

\"Regression<\/p>\n

F\u00fcllen Sie die erforderlichen Tabellen f\u00fcr die Antwortvariablen und erkl\u00e4renden Variablen aus und klicken Sie dann auf OK.<\/span> <\/p>\n

\"Multiple<\/p>\n

Dies f\u00fchrt zu folgendem Ergebnis:<\/span> <\/p>\n

\"Regressionsausgabe<\/p>\n

Schritt 2: Berechnen Sie den VIF f\u00fcr jede erkl\u00e4rende Variable.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes k\u00f6nnen wir den VIF f\u00fcr jede der drei erkl\u00e4renden Variablen berechnen, indem wir individuelle Regressionen durchf\u00fchren, wobei wir eine erkl\u00e4rende Variable als Antwortvariable und die anderen beiden als erkl\u00e4rende Variablen verwenden.<\/span><\/p>\n

Beispielsweise k\u00f6nnen wir den VIF f\u00fcr die Punktevariable<\/em> berechnen, indem wir eine multiple lineare Regression durchf\u00fchren, wobei wir Punkte<\/em> als Antwortvariable und Assists<\/em> und Rebounds<\/em> als erkl\u00e4rende Variablen verwenden.<\/span><\/p>\n

Dies f\u00fchrt zu folgendem Ergebnis:<\/span> <\/p>\n

\"Berechnen<\/p>\n

Der VIF f\u00fcr Punkte<\/em> wird wie folgt berechnet: 1 \/ (1 \u2013 R-Quadrat) = 1 \/ (1 \u2013 .433099) = 1,76<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Wir k\u00f6nnen diesen Vorgang dann f\u00fcr die anderen beiden Variablen, Assists<\/em> und Rebounds,<\/em> wiederholen.<\/span><\/p>\n

Es stellt sich heraus, dass die VIFs f\u00fcr die drei erkl\u00e4renden Variablen wie folgt lauten:<\/span><\/p>\n

Punkte: 1,76<\/strong><\/span>
Vorlagen: 1,96<\/strong><\/span>
Rebounds: 1,18<\/strong><\/span><\/p>\n

So interpretieren Sie VIF-Werte<\/strong><\/span><\/h2>\n

Der VIF-Wert beginnt bei 1 und hat keine Obergrenze. Eine allgemeine Regel f\u00fcr die Interpretation von VIFs lautet:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Ein Wert von 1 gibt an, dass keine Korrelation zwischen einer bestimmten erkl\u00e4renden Variablen und einer anderen erkl\u00e4renden Variablen im Modell besteht.<\/span><\/li>\n
  • Ein Wert zwischen 1 und 5 weist auf eine m\u00e4\u00dfige Korrelation zwischen einer bestimmten erkl\u00e4renden Variablen und anderen erkl\u00e4renden Variablen im Modell hin, ist jedoch oft nicht schwerwiegend genug, um besondere Aufmerksamkeit zu erfordern.<\/span><\/li>\n
  • Ein Wert gr\u00f6\u00dfer als 5 weist auf eine potenziell schwerwiegende Korrelation zwischen einer bestimmten erkl\u00e4renden Variablen und anderen erkl\u00e4renden Variablen im Modell hin. In diesem Fall sind die Koeffizientensch\u00e4tzungen und p-Werte in den Regressionsergebnissen wahrscheinlich unzuverl\u00e4ssig.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Da jeder der VIF-Werte der erkl\u00e4renden Variablen in unserem Regressionsmodell nahe bei 1 liegt, ist Multikollinearit\u00e4t in unserem Beispiel kein Problem.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Multikollinearit\u00e4t in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr erkl\u00e4rende Variablen stark miteinander korrelieren, sodass sie im Regressionsmodell keine eindeutigen oder unabh\u00e4ngigen Informationen liefern. Wenn der Korrelationsgrad zwischen den Variablen hoch genug ist, kann dies zu Problemen bei der Anpassung und Interpretation des Regressionsmodells f\u00fchren. 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