Regressionsanalyse

 

[engl. regression analysis; lat. regredi zurückkehren/-greifen, gr. ἀνάλυσις (analysis) Auflösung], [FSE], stat. Verfahren zur Analyse und Spezifikation der funktionalen Abhängigkeit einer Variablen Y (Kriteriumsvariable) von einer oder mehreren Variablen X_%7Bi%7D (Prädiktorvariablen). Je nach Zahl der Prädiktorvariablen unterscheidet man zwischen einfacher und multipler Regressionsanalyse. Je nach Skalierung der Kriteriumsvariable kann eine der folgenden Varianten der Regressionsanalyse angewendet werden: Regression, lineare (intervallskalierte Kriteriumsvariable), Regression, logistische (dichotome Kriteriumsvariable), Regression, multinomiale (nominalskalierte Kriteriumsvariable), Regression, ordinale (ordinalskalierte Kriteriumsvariable). Bei allen Verfahren können dichotome, nominalskalierte (z. B. Dummy-Kodierung) und intervallskalierte Prädiktorvariablen berücksichtigt werden. Bei allen Regressionsverfahren wird die Signifikanz und Stärke des Vorhersagewerts der einzelnen Prädiktorvariablen (b-Gewicht, beta-Gewicht) sowie die Signifikanz und Vorhersagegüte (z. B. Determinationskoeffizient) der Prädiktorvariablen bestimmt.

Referenzen und vertiefende Literatur

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