Regressionsanalyse lernen: Zusammenhänge schnell testen

Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Verfahren zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Sie wird verwendet, um Vorhersagen zu treffen und den Einfluss verschiedener Faktoren zu quantifizieren.

Bei der einfachen Regression wird der Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variable untersucht. Die multiple Regression betrachtet hingegen den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen gleichzeitig auf die abhängige Variable.

Das Bestimmtheitsmaß R² gibt an, welcher Anteil der Varianz der abhängigen Variable durch die unabhängigen Variablen erklärt wird. Ein R² von 0,8 bedeutet beispielsweise, dass 80% der Varianz erklärt werden können.

Die wichtigsten Voraussetzungen sind Linearität des Zusammenhangs, Normalverteilung der Residuen und Homoskedastizität (konstante Varianz der Fehlerterme). Außerdem sollten keine starken Multikollinearitätsprobleme zwischen den unabhängigen Variablen bestehen.

Die Signifikanz wird meist durch t-Tests überprüft, wobei der p-Wert entscheidend ist. Ist der p-Wert kleiner als das gewählte Signifikanzniveau (z.B. 0,05), gilt der Koeffizient als statistisch signifikant.