ich bin neu hier und habe direkt ein paar Fragen, weil ich mich gerade auf eine Prüfung vorbereite und mir bezüglich einer Dinge nicht ganz sicher bin. Hier also Thema Nummer 1: Multikollinearität in der hierarchischen Regressionsanalyse
1. Kann mir jemand mit einfachen Worten beschreiben, was Multikollinearität genau ist und worin das Problem besteht?
Ist es so, dass wenn mehrere UV's hoch miteinander korrelieren, dies die Bestimmung und Interpretation der Regressionsgewichte erschwert, weil die UV's sich wechselseitig beeinflussen/voneinander abhängig sind? Oder steckt da noch mehr dahinter?
Und worin liegt der Unterschied zwischen Kollinearität und Multikollinearität?
2. Wie kann ich Multikollinearität erkennen (vor allem im SPSS-Output)? Und was kann man dagegen tun, wenn sie besteht? Muss man dann automatisch auf die Regressionsanalyse verzichten, weil die Ergebnisse uneindeutig sind?
3. Ich habe irgendwann einmal gehört, dass erst ab 8 UV's die Gefahr von Multikollinearität besteht bzw. einen Einfluss hat - ich kann mich aber nur noch sehr dunkel erinnern und weiß überhaupt nicht, ob das Sinn macht und wenn ja, warum das so ist. Hat die Menge der Variablen überhaupt einen Einfluss, oder gibt es Kriterien, nach denen man beurteilen kann, ob Multikollinearität überhaupt eine Rolle spielt?
Über eine Antwort und Hilfe würde ich mich sehr freuen!
Vivi
