{"id":798,"date":"2023-07-28T17:24:15","date_gmt":"2023-07-28T17:24:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-multiple-lineare-regression\/"},"modified":"2023-07-28T17:24:15","modified_gmt":"2023-07-28T17:24:15","slug":"spss-multiple-lineare-regression","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-multiple-lineare-regression\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine multiple lineare regression in spss durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Die multiple lineare Regression<\/strong> ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen zwei oder mehr erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in SPSS eine multiple lineare Regression durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Multiple lineare Regression in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob die Anzahl der Lernstunden und die Anzahl der abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen einen Einfluss auf die Note haben, die ein Student bei einer bestimmten Pr\u00fcfung erh\u00e4lt. Um dies zu untersuchen, k\u00f6nnen wir eine multiple lineare Regression unter Verwendung der folgenden Variablen durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Erkl\u00e4rende Variablen:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Stunden studiert<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vorbereitungspr\u00fcfungen bestanden<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Antwortvariable:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Pr\u00fcfungsergebnis<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um diese multiple lineare Regression in SPSS durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben Sie f\u00fcr 20 Studierende folgende Daten zur Anzahl der Lernstunden, abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen und erhaltenen Pr\u00fcfungsergebnisse ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8814 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss1.png\" alt=\"\" width=\"325\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann auf <strong>\u201eRegression\u201c<\/strong> und dann auf <strong>\u201eLinear\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8815 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss2.png\" alt=\"Multiple lineare Regression in SPSS\" width=\"538\" height=\"414\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie die Variable \u201e <strong>score\u201c<\/strong> in das Feld \u201eAbh\u00e4ngig\u201c. Ziehen Sie die Variablen <strong>\u201ehours\u201c<\/strong> und <strong>\u201eprep_exams\u201c<\/strong> in das Feld \u201eIndependent(s)\u201c. Klicken Sie dann auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8816 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss3.png\" alt=\"Beispiel einer multiplen linearen Regression in SPSS\" width=\"477\" height=\"395\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie das Ergebnis.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>\u201eOK\u201c<\/strong> klicken, werden die Ergebnisse der multiplen linearen Regression in einem neuen Fenster angezeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die erste Tabelle, die uns interessiert, hei\u00dft <strong>Model Summary<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8817 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss4.png\" alt=\"Zusammenfassendes Ergebnis des Regressionsmodells in SPSS\" width=\"400\" height=\"138\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie die relevantesten Zahlen in dieser Tabelle:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R-Quadrat:<\/strong> Dies ist der Anteil der Varianz in der Antwortvariablen, der durch die erkl\u00e4renden Variablen erkl\u00e4rt werden kann. In diesem Beispiel lassen sich <strong>73,4 %<\/strong> der Abweichungen bei den Pr\u00fcfungsergebnissen durch die Lernstunden und die Anzahl der abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen erkl\u00e4ren.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standard. Sch\u00e4tzfehler:<\/strong> Der<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/standardfehlerregression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Standardfehler<\/a> <span style=\"color: #000000;\">ist der durchschnittliche Abstand zwischen den beobachteten Werten und der Regressionsgeraden. In diesem Beispiel weichen die beobachteten Werte im Durchschnitt um <strong>5,3657<\/strong> Einheiten von der Regressionsgeraden ab.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die n\u00e4chste Tabelle, die uns interessiert, hei\u00dft <strong>ANOVA<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8819 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss6.png\" alt=\"ANOVA-Ausgabetabelle f\u00fcr die Regression in SPSS\" width=\"534\" height=\"191\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie die relevantesten Zahlen in dieser Tabelle:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F:<\/strong> Dies ist die Gesamt-F-Statistik f\u00fcr das Regressionsmodell, berechnet als mittlere quadratische Regression\/mittleres quadratisches Residuum.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der gesamten F-Statistik zugeordnet ist. Dies sagt uns, ob das Regressionsmodell als Ganzes statistisch signifikant ist oder nicht. Mit anderen Worten sagt es uns, ob die beiden erkl\u00e4renden Variablen zusammen einen statistisch signifikanten Zusammenhang mit der Antwortvariablen haben. In diesem Fall betr\u00e4gt der p-Wert 0,000, was darauf hinweist, dass die erkl\u00e4renden Variablen, gelernte Stunden und absolvierte Vorbereitungspr\u00fcfungen, einen statistisch signifikanten Zusammenhang mit dem Pr\u00fcfungsergebnis haben.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Tabelle, die uns interessiert, tr\u00e4gt den Titel <strong>Koeffizienten<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8818 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/multregspss5.png\" alt=\"Ausgabe mehrerer linearer Regressionskoeffizienten in SPSS\" width=\"528\" height=\"172\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie die relevantesten Zahlen in dieser Tabelle:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>B unstandardisiert (konstant):<\/strong> Dies gibt uns den Durchschnittswert der Antwortvariablen an, wenn beide Pr\u00e4diktorvariablen Null sind. In diesem Beispiel betr\u00e4gt die durchschnittliche Pr\u00fcfungspunktzahl <strong>67.674<\/strong> , wenn die Lernstunden und die absolvierten Vorbereitungspr\u00fcfungen beide Null sind.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nicht standardisiertes B (Stunden):<\/strong> Dies zeigt uns die durchschnittliche \u00c4nderung der Pr\u00fcfungsergebnisse, die mit einer Erh\u00f6hung der Lernstunden um eine Einheit verbunden ist, unter der Annahme, dass die Anzahl der abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen konstant bleibt. In diesem Fall ist jede zus\u00e4tzliche Lernstunde mit einer Steigerung der Pr\u00fcfungspunktzahl um <strong>5.556<\/strong> Punkte verbunden, vorausgesetzt, die Anzahl der abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen bleibt konstant.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nicht standardisiertes B (prep_exams):<\/strong> Dies zeigt uns die durchschnittliche \u00c4nderung der Pr\u00fcfungspunktzahl, die mit einem Anstieg der abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen um eine Einheit einhergeht, unter der Annahme, dass die Anzahl der gelernten Stunden konstant bleibt. In diesem Fall ist jede zus\u00e4tzlich abgelegte Vorbereitungspr\u00fcfung mit einer Verschlechterung der Pr\u00fcfungspunktzahl <strong>um 0,602<\/strong> Punkte verbunden, vorausgesetzt, die Anzahl der Lernstunden bleibt konstant.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig. (Stunden):<\/strong> Dies ist der p-Wert f\u00fcr die erkl\u00e4rende Variable <strong>Stunden<\/strong> . Da dieser Wert (0,000) kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir daraus schlie\u00dfen, dass die gelernten Stunden einen statistisch signifikanten Zusammenhang mit den Pr\u00fcfungsergebnissen haben.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig. (prep_exams):<\/strong> Dies ist der p-Wert f\u00fcr die erkl\u00e4rende Variable <strong>prep_exams<\/strong> . Da dieser Wert (0,519) nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir nicht schlie\u00dfen, dass die Anzahl der abgelegten Vorbereitungspr\u00fcfungen einen statistisch signifikanten Zusammenhang mit dem Pr\u00fcfungsergebnis hat.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir eine Regressionsgleichung erstellen, indem wir die in der Tabelle gezeigten Werte f\u00fcr \u201e <strong>constant<\/strong> \u201c, <strong>\u201ehours<\/strong> \u201c und <strong>\u201eprep_exams<\/strong> \u201c verwenden. In diesem Fall w\u00e4re die Gleichung:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gesch\u00e4tzte Pr\u00fcfungspunktzahl = 67,674 + 5,556*(Stunden) \u2013 0,602*(prep_exams)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit dieser Gleichung k\u00f6nnen wir die gesch\u00e4tzte Pr\u00fcfungspunktzahl eines Studenten ermitteln, basierend auf der Anzahl der Lernstunden und der Anzahl der abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen. Beispielsweise sollte ein Student, der 3 Stunden lernt und 2 Vorbereitungspr\u00fcfungen ablegt, eine Pr\u00fcfungspunktzahl von 83,1 erhalten:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gesch\u00e4tztes Pr\u00fcfungsergebnis = 67,674 + 5,556*(3) \u2013 0,602*(2) = 83,1<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Hinweis:<\/strong> Da festgestellt wurde, dass die erkl\u00e4rende Variable <strong>f\u00fcr Vorbereitungspr\u00fcfungen<\/strong> statistisch nicht signifikant ist, k\u00f6nnen wir sie aus dem Modell entfernen und stattdessen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-einfache-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">eine einfache lineare Regression<\/a> durchf\u00fchren, bei der <strong>die untersuchten Stunden<\/strong> die einzige erkl\u00e4rende Variable sind.<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die multiple lineare Regression ist eine Methode, mit der wir die Beziehung zwischen zwei oder mehr erkl\u00e4renden Variablen und einer Antwortvariablen verstehen k\u00f6nnen. 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