Lineare Regression

In der Linearen Regression werden Effekte von einer oder mehreren unabhängigen Variablen (UVs) auf eine metrische abhängige Variable untersucht.

Die unabhängigen Variablen können nominal oder metrisch sein. Nominale UVs werden dummy-kodiert verwendet.

Als Voraussetzungen gelten zudem:

  • Normalverteilung der Residuen
  • Homoskedastizität der Residuen
  • keine Ausreißer in den Residuen
  • Linearität
  • keine Multikollinearität bei mehreren UVs

Passend zur Linearen Regression findest Du weitere Themen ausführlicher in der Statistik-Akademie behandelt (siehe unten).

Auch zum Thema Normalverteilung findest Du dort Material:

Lineare Regression

  • Methodische Infos
  • Online-Seminar mit Handout als PDF

Lineare Regression mit R

  • R-Skript
  • Beispieldaten
  • Videotutorial

Lineare Regression mit SPSS

  • SPSS-Syntax
  • Beispieldaten
  • Videotutorial
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung (PDF)

Normalverteilung

  • Methodische Infos
  • Online-Seminar mit Handout als PDF