In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine einfache lineare Regression in SPSS durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz, der die Anzahl der gelernten Stunden und die Pr\u00fcfungsnote von 20 Studenten zeigt:<\/span> <\/p>\n F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine einfache lineare Regression f\u00fcr diesen Datensatz durchzuf\u00fchren und die Beziehung zwischen den gelernten Stunden und der Pr\u00fcfungspunktzahl zu quantifizieren:<\/span><\/p>\n Schritt 1: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n Zun\u00e4chst erstellen wir ein Streudiagramm, um die Beziehung zwischen Stunden und Punktzahl zu visualisieren, um sicherzustellen, dass die Beziehung zwischen den beiden Variablen linear zu sein scheint. Andernfalls w\u00e4re die einfache lineare Regression keine geeignete Technik.<\/span><\/p>\n Klicken Sie auf die Registerkarte \u201eDiagramme\u201c<\/strong> und dann auf \u201eDiagrammersteller\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Klicken Sie im Men\u00fc \u201eAusw\u00e4hlen aus\u201c<\/strong> auf \u201eStreuung\/Punkt\u201c<\/strong> und ziehen Sie es in das Hauptbearbeitungsfenster. Ziehen Sie dann die variablen Zeiten<\/strong> auf die x-Achse und den Punktestand<\/strong> auf die y-Achse.<\/span> <\/p>\n Sobald Sie auf OK<\/strong> klicken, wird das folgende Streudiagramm angezeigt:<\/span> <\/p>\n Aus der Grafik k\u00f6nnen wir ersehen, dass zwischen Stunden und Punktzahl ein positiver linearer Zusammenhang besteht. Im Allgemeinen erzielen Studierende, die mehr Stunden lernen, tendenziell bessere Ergebnisse.<\/span><\/p>\n Da zwischen den beiden Variablen eine klare lineare Beziehung besteht, werden wir ein einfaches lineares Regressionsmodell an den Datensatz anpassen.<\/span><\/p>\n Schritt 2: Passen Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell an.<\/strong><\/span><\/p>\n Klicken Sie auf die Registerkarte \u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann auf \u201eRegression\u201c<\/strong> und dann auf \u201eLinear\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, die Variable \u201e Score\u201c<\/strong> in das Feld \u201eAbh\u00e4ngig\u201c und die Stunden<\/strong> in das Feld \u201eUnabh\u00e4ngig\u201c. Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n Sobald Sie auf OK<\/strong> klicken, werden die Ergebnisse der einfachen linearen Regression angezeigt. Die erste Tabelle, die uns interessiert, ist die mit dem Titel \u201eModellzusammenfassung\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n So interpretieren Sie die relevantesten Zahlen in dieser Tabelle:<\/span><\/p>\n Die folgende Tabelle, die uns interessiert, tr\u00e4gt den Titel Koeffizienten<\/strong> :<\/span> <\/p>\n So interpretieren Sie die relevantesten Zahlen in dieser Tabelle:<\/span><\/p>\n Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir mithilfe der Werte von Konstante<\/strong> und Stunden<\/strong> eine Regressionsgleichung bilden. In diesem Fall w\u00e4re die Gleichung:<\/span><\/p>\n Gesch\u00e4tzte Pr\u00fcfungspunktzahl = 73,662 + 3,342*(Stunden)<\/span><\/p>\n Mit dieser Gleichung k\u00f6nnen wir die gesch\u00e4tzte Pr\u00fcfungspunktzahl eines Sch\u00fclers ermitteln, basierend auf der Anzahl der gelernten Stunden.<\/span><\/p>\n Beispielsweise sollte ein Student, der 3 Stunden lernt, eine Pr\u00fcfungspunktzahl von 83,688 erreichen:<\/span><\/p>\n Gesch\u00e4tztes Pr\u00fcfungsergebnis = 73,662 + 3,342*(3) = 83,688<\/span><\/p>\n Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n Abschlie\u00dfend wollen wir die Ergebnisse unserer einfachen linearen Regression zusammenfassen. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n Zur Quantifizierung des Zusammenhangs zwischen Lernstunden und Pr\u00fcfungsnote wurde eine einfache lineare Regression durchgef\u00fchrt. F\u00fcr die Analyse wurde eine Stichprobe von 20 Studierenden herangezogen.<\/span><\/p>\n Die Ergebnisse zeigten, dass ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen den gelernten Stunden und der Pr\u00fcfungsnote bestand (t = 4,297, p < 0,000) und dass die gelernten Stunden 50,6 % der erkl\u00e4rten Variabilit\u00e4t der Pr\u00fcfungsnote ausmachten. die Pr\u00fcfung.<\/span><\/p>\n Es stellte sich heraus, dass die Regressionsgleichung lautete:<\/span><\/p>\n Gesch\u00e4tzte Pr\u00fcfungspunktzahl = 73,662 + 3,342*(Stunden)<\/span><\/p>\n Jede zus\u00e4tzliche gelernte Stunde ist mit einer durchschnittlichen Verbesserung der Pr\u00fcfungspunktzahl um 3.342<\/strong> verbunden.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SPSS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression in SPSS durch<\/a> Die einfache lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen einer Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine einfache lineare Regression in SPSS durchf\u00fchren. Beispiel: Einfache lineare Regression in SPSS Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz, der die Anzahl der gelernten Stunden und […]<\/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: Einfache lineare Regression in SPSS<\/strong><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss0.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss1.png\")
<\/p>\n![\"Streudiagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss2.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss3.png\")
<\/p>\n![\"Lineare](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss4.png\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss5.png\")
<\/p>\n![\"Modellzusammenfassungstabelle](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss6.png\")
<\/p>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/simpregspss7.png\")
<\/p>\n\n
\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fchren Sie eine quadratische Regression in SPSS durch<\/a>
So f\u00fchren Sie eine logistische Regression in SPSS durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"