E-Learning: Regressionsanalyse mit SPSS
Tutorial des Leibniz-Rechenzentrums München
E-Learning: Inhalt des Tutorials
- Einführung
- Einfache lineare Regression
- Grafische Darstellung der Regressionsgerade
- Mathematische Darstellung der Regressionsgerade
- Die SPSS-Regressionsprozedur liefert die Modellparameter
- Einfluß der Mess-Skala der Prädiktoren
- Vorsicht vor Missbrauch des Regressionsmodells!
- Beispiel einer möglichen Fehlanwendung
- Güte der Anpassung des Modells an vorhandenen Daten
- Güte der Anpassung für Einzelfälle
- Residualwerte: Was hat das Modell nicht erklären können?
- Weitere Informationen zu den Residuen
- Grafische Darstellung der Anpassung
- Asymmetrie der Regression
- Ausreißer
- Regression versus Korrelation
- Multiple lineare Regression
- Wie werden die Variablen in der Gleichung aufgenommen?
- Das Enter-Verfahren
- Das Stepwise-Verfahren
- Das Problem der korrelierten Prädiktoren
- Was tun bei korrelierten Prädiktoren?
- Wie werden die Variablen in der Gleichung aufgenommen?
- Ein sicherer Anpassungsvorgang
- Stichprobengröße
- Übungen
- Literatur
Link
www.lrz-muenchen.de/services/schulung/unterlagen/regression/regression.html
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