{"id":807,"date":"2023-07-28T16:41:18","date_gmt":"2023-07-28T16:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/multikollinearitat-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:41:18","modified_gmt":"2023-07-28T16:41:18","slug":"multikollinearitat-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/multikollinearitat-spss\/","title":{"rendered":"So testen sie die multikollinearit\u00e4t in spss"},"content":{"rendered":"

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Multikollinearit\u00e4t<\/strong><\/a> in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr Pr\u00e4diktorvariablen 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

Eine M\u00f6glichkeit, Multikollinearit\u00e4t zu erkennen, ist die Verwendung einer Metrik namens Variance Inflation Factor (VIF)<\/strong> , die die Korrelation und St\u00e4rke der Korrelation zwischen Pr\u00e4diktorvariablen in einem Regressionsmodell misst.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit VIF Multikollinearit\u00e4t in der Regressionsanalyse in SPSS erkennen.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Multikollinearit\u00e4t in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz, der die Pr\u00fcfungsergebnisse von 10 Studenten zusammen mit der Anzahl der Stunden, die sie mit dem Lernen verbracht haben, der Anzahl der von ihnen abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen und ihrer aktuellen Note im Kurs zeigt:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Wir w\u00fcrden gerne eine lineare Regression durchf\u00fchren, indem wir \u201escore\u201c<\/strong> als Antwortvariable und \u201e hours<\/strong> \u201c, \u201eprep_exams<\/strong> \u201c und \u201e current_grade<\/strong> \u201c als Pr\u00e4diktorvariablen verwenden, aber wir m\u00f6chten sicherstellen, dass die drei Pr\u00e4diktorvariablen nicht stark korrelieren.<\/span><\/p>\n

Um festzustellen, ob Multikollinearit\u00e4t ein Problem darstellt, k\u00f6nnen wir VIF-Werte f\u00fcr jede der Pr\u00e4diktorvariablen erstellen.<\/span><\/p>\n

Klicken Sie dazu auf die Registerkarte \u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann auf \u201eRegression\u201c<\/strong> und dann auf \u201eLinear\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, den Score<\/strong> in das Feld mit der Bezeichnung \u201eAbh\u00e4ngig\u201c und die drei Pr\u00e4diktorvariablen in das Feld mit der Bezeichnung \u201eUnabh\u00e4ngig(er)\u201c. Klicken Sie dann auf \u201eStatistik\u201c<\/strong> und stellen Sie sicher, dass das Kontrollk\u00e4stchen neben \u201eKollinearit\u00e4tsdiagnose\u201c<\/strong> aktiviert ist. Klicken Sie dann auf Weiter<\/strong> . Klicken Sie dann auf OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nachdem Sie auf OK<\/strong> geklickt haben, wird die folgende Tabelle mit dem VIF-Wert f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable angezeigt:<\/span> <\/p>\n

\"VIF<\/p>\n

Die VIF-Werte f\u00fcr jede der Pr\u00e4diktorvariablen lauten wie folgt:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Stunden: 1.169<\/strong><\/span><\/li>\n
  • prep_exams: 1.403<\/strong><\/span><\/li>\n
  • aktueller_Score: 1,522<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\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 Pr\u00e4diktorvariablen und einer anderen Pr\u00e4diktorvariablen im Modell besteht.<\/span><\/li>\n
    • Ein Wert zwischen 1 und 5 weist auf eine m\u00e4\u00dfige Korrelation zwischen einer bestimmten Pr\u00e4diktorvariablen und anderen Pr\u00e4diktorvariablen 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 Pr\u00e4diktorvariablen und anderen Pr\u00e4diktorvariablen im Modell hin. In diesem Fall sind die Koeffizientensch\u00e4tzungen und p-Werte in den Regressionsergebnissen wahrscheinlich unzuverl\u00e4ssig.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Wir k\u00f6nnen sehen, dass in diesem Beispiel keiner der VIF-Werte f\u00fcr die Pr\u00e4diktorvariablen gr\u00f6\u00dfer als 5 ist, was darauf hinweist, dass Multikollinearit\u00e4t im Regressionsmodell kein Problem darstellt.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Multikollinearit\u00e4t in der Regressionsanalyse tritt auf, wenn zwei oder mehr Pr\u00e4diktorvariablen 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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