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Regressionsanalyse

 
     
   
Gruppe statistischer Verfahren, mit denen die stochastische Abhängigkeit einer Kriteriumsvariablen von einer oder mehreren unabhängigen Variablen bestimmt werden kann (multiple Regressionsanalyse). Der stochastische Zusammenhang zwischen Regressor und Regressand (Kriteriumsvariable) wird durch die Regressionsgleichung und die in ihr enthaltenen Regressionskoeffizienten bestimmt. Die Regressionsfunktion beschreibt im einfachsten Fall eine lineare Regression, kann aber ebenso nicht-linear modelliert werden (quadratische Regression). Voraussetzungen zur Verwendung der klassischen Regressionsverfahren sind intervallskalierte und normalverteilte Meßgrößen sowie Varianzgleichheit (Inferenzstatistik). Korrelations- und Regressionsanalyse sind eng miteinander verknüpft, da eine Merkmalsvorhersage von Prädiktorvariablen auf Kriteriumsvariablen nur sinnvoll ist, wenn sie miteinander korrelieren (Korrelation). In den meisten praktischen Anwendungen werden Regressionsgleichungen bestimmt, um mit Hilfe einer einfacher meßbaren Variablen, z.B. Leistungstests, eine andere schwerer faßbare Variable, z.B. Studienerfolg, vorherzusagen (Statistik).

Literatur

Bortz, J. & Döring, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation (2. Aufl.). Berlin: Springer.


 
     
 
 
 
     
 
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