Multiple Regression mit metrischen Variablen und einem Dummy

[EvaM]

Hallo,

auch ich bin noch ein Anfänger auf den Gebieten Regressionsanalyse und SPSS. Deswegen haben sich mir ein paar Fragen aufgeworfen, bei denen mir hoffentlich jemand helfen kann.

Die erste Frage betrifft die Dummy-Variable.

Ich habe eine AV (metrisch skaliert) und acht UVs, von denen sieben metrisch skaliert sind und eine eben nur die Ausprägungen 0 und 1 (ja/nein) hat.

Ich wollte nun die Regressionsanalyse blockweise durchführen, da ich nur 21 Fälle habe und sonst Problme mit den Freiheitsgraden bekomme (soweit ich das verstanden habe).
Meine Frage ist nun, ob ich die Dummyvariable einfach in einen Block mit metrisch skalierten Variablen einschließen kann, oder ob ich die getrennt berechnen muss. Muss ich bei Dummy-Variablen sonst etwas beachten?

Die andere Frage betrifft R² bzw. korrigiertes R². Ich habe nun schon ein paar mal im Forum gelesen, dass, wenn das korrigierte R² größer als das R² ist, dies ein Hinweis auf ein überbestimmtes Modell ist. Was genau bedeutet das und wie beseitigt man das? Bei mir ist das korrigierte R² auch größer als das R².

Ich wäre euch sehr dankbar, wenn ihr mir bei diesen Fragen weiterhelfen könntet!

Danke

[Generalist]

Ich wollte nun die Regressionsanalyse blockweise durchführen, da ich nur 21 Fälle habe und sonst Problme mit den Freiheitsgraden bekomme (soweit ich das verstanden habe).

Du hast den Hintergrund nicht beschrieben, aber eine Regressionsanalyse mit 8 Prädiktoren und 21 Fällen ist in aler Regel ein Gräuel.
Selbst nach den laxesten Faustregeln kannst Du bei 21 Fällen maximal 4 Prädiktoren verwenden, eigentlich nur einen oder zwei.

Aber wie gesagt, der Zweck der Übung ist nicht beschrieben.

[EvaM]

Ok, da habe ich mich wohl falsch ausgedrückt. Ich meinte nicht, dass das alles in eine Regressionsanalyse eingehen soll, sondern eher vier verschiedene Modelle am Ende rauskommen.

Also vielleicht mal etwas genauer: Ich habe eine abhängige Variable und eine unabhängige Hauptvariable. Die unabhängige Hauptvariable möchte ich nun mit einer Reihe Kontrollvariablen gegentesten. Da es, wie ich weiß, zuviele Variablen sind, habe ich die in verscheidene Modelle aufgeteilt.
Meine Regressionsanalyse sieht also so aus, dass ich immer eine die eine abhängige Variable hab plus die unabhängige Hauptvariable plus zwei Kontrollvariablen.

Welchen Hindergrund benötigst du, um mir eine Antwort geben zu können? Es handelt sich um eine Hausarbeit. Brauchst du weitere Angaben zu dem Thema oder den Variablen?

[Generalist]

Zum korrigierten R² kann ich nichts sagen. Mathematisch ist es unmöglich, dass ein korrigiertes R² größer ist als R², solange die Zahl der Prädiktoren kleiner ist als die Zahl der Fälle.

Was die Analyse insgesamt angeht, verstehe ich zwar nach wie vor nicht den Zweck der Übung (es wird allemal mit zu vielen Prädiktoren zu viel getestet an einer viel zu kleinen Stichprobe, was Überanpassung und zweifelhafte Generalisierbarkeit der Ergebnisse bedeutet), aber eine dummy-Variable wird genau so behandelt wie alle anderen Prädiktoren.