Einführung
Die einfach lineare Regression beschreibt die Abhängigkeit zwischen zwei Variablen, wobei die eine Variable die Verhältnisse oder Ausprägung der anderen Variablen vorhersagen oder erklären soll (siehe "Verstehen und Einschätzen empirischer Ergebnisse", ebenfalls ein vhb-Kursangebot).
Häufig reicht hierfür eine Variable nicht aus und oftmals hängen zudem Variablen, die zur Vorhersage verwendet werden, zusammen. Hier stößt die einfache lineare Regression an ihre Grenzen und es wird auf eine multiple Regressionsanalyse zurückgegriffen, um auch komplexere Zusammenhänge zu erklären und vorherzusagen.
Dieses Modul soll die Grundlagen zum Verständnis, der für solche Vorhersagen benötigten multiplen Regressionsanalyse, schaffen und weiterhin die in Studien dargestellten Informationen (u.a. Tabellen) zur Regressionsanalyse mit diesem Wissen um das Verfahren verzahnen.
Mögliche Fragestellungen und Beispiele
- Zur Vorhersage der Studienleistung werden neben dem Intelligenzstandardwert auch die tägliche Lernzeit und die Mathenote im Abitur herangezogen.
- Um das Wetter vorherzusagen werden neben der Jahreszeit und der Region noch klimatische Besonderheiten einbezogen.
- Der Ausprägungen der Extraversionswerte von Personen geht auf eine Vielzahl von Variablen zurück, wozu u.a. Genetik, Sozialisation, Erfahrungen und situationsspezifische Einflüsse zählen.
