Regressionsanalyse auswerten

[Sassi01]

Hallo miteinander

Ich bin gerade dabei, meine Daten aus der Regressionsanalyse auszuwerten. SPSS gibt mir ja die 3 Tabellen Modellzusammenfassung, ANOVA und Koeffizienten wieder.

Ich habe jetzt für meine erste Betrachtung R² mit einem Wert von 0,277 näher erläutert. Also 27,7% der Varianz werden durch die unabhängigen Varibalen aufgeklärt. Wie interpretiere ich den Wert dann weiter? Er ist ja ziemlich niedrig. Schließt man hier einen Zusammenhang aus?

Das Gesamtmodell war mit einem Wert von 0,000 auch signifikant. Danach erfolgt die Betrachtung der einzelnen Varibablen mit ihren Beta-Werten und den einzelnen Signifikanzniveaus. Das auszuwerten ist ja nicht sonderlich schwer, danach kann ich dann meine aufgestellten Hypothesen beurteilen.

Meine eigentliche Frage liegt in dem Tabelleninhalt, den ich wiedergeben muss. Ich habe selbstständig eine Tabelle zusammengefügt mit den Werten R², Gesamtsignifikanz, Signifikanz einzelner Variablen und den einzelnen Beta-Werten. Was habe ich nicht beachtet bzw. was wäre noch wichtig. Was ist z. B mit dem F und dem T-Wert?

Viellecith weiß ja jemand Rat für mich

[drfg2008]

klingt doch schon ganz gut.

Allerdings könnte man noch das korrigierte R-Quadrat angeben (überbestimmte Modelle weisen geringere korrigierte R-Quadrat auf).

Dass nur 27,7% Varianz durch das Modell erklärt wird, wäre zu erläutern -> sind die Daten für eine Regression überhaupt geeignet: N~Vert. der Regressionsresiduen? Multikollinearität geprüft? Ausreichend bestimmt? I.i.d. Verteilung?

Gruß

[Sassi01]

Danke für den Hinweis Werde das korrigierte R-Quadrat noch mit berücksichtigen.

Mit dem Varianzwert kann ich allerdings noch nicht soviel anfangen. Zum Verständnis vielleicht noch einmal, ich möchste die Kundenzufriedenheit (1Item) als abhängige Variable von der unabhängigen Varibale der Beschwerdezufriedenheit (auch 1Item) erläutern. R-Quadrat halt 0,277, Beta-Wert liegt bei 0,526. Habe die Beide auf Normalverteilung getestet und beide nicht laut Signifikanz mit 0,000 nicht normalverteilt. Muss ich dann eine Regresionsanalyse total ausschließen? Das ist die Messmethode für mein gesamtes Modell, nur an diesem Punkt stimmen die Werte nicht ganz. Oder kann man es so beurteilen, dass die Beschwerdezúfriedenheit nur einen mittlerein Einfluss auf die Kundenzufriedenheit hat???

Ach und was ist mit dem F- und T-Test? Mit erläutern?

[drfg2008]

nur soweit:


im 2-Variablen Fall ist ein korrigiertes R-Quadrat natürlich sinnlos. Das Modell kann gar nicht überbetimmt sein. Der beta-Koeffizient entspricht hier auch dem R. Das wäre redundant. Und N~Vtlg. sollte bei den Regressionsresiduen vorliegen. Die Reg.-analyse gilt als relativ robust gegenüber nicht N~Vtlg. Problem wäre allerdings ein falsch bestimmtes Modell, wenn etwa hierarchische Strukturen nicht erkannt und berücksichtigt werden.

Zu t, F usw. findet sich überall Literatur.


Gruß