Zur Regressionsanalyse..die Ergebnistabs interpretatieren

[ChrisDee]

Hallo zusammen ihr Lieben
Es wäre schön wenn mir jemand mal bei der Interpretation von Regressionsanalysen die Basisgrundlagen erklären kann.
Ich habe hier schon zig Bücher zur Reg-Analyse und auch von der Vorlesung was mitgeschrieben nur komme ich da etwas durcheinander.

Also was ich verstanden habe: Der R²- also der korrigierte R² Wert gibt an wieviel der Varianz der Abhängigen Variablen durch die unabhängigen erklärt werden können? d.h. z.B. R² ,833 = 83% oder so?

Dann ist meine Frage zu den Koeffizienten..bei der Vorlesun hieß es nur die Variablen mit einer Signifikanz von ,000 sind zu berücksichtigen - das heißt sie haben eine Signifikanten Einfluss bzw. es herrscht eine Signifikanz da hingehend das es einen Zusammenhang/Korrelation gibt?

In der Vorlesung selber wurden lediglich die "standadisierten Koeffizienten" besprochen also die Beta-Werte ?
In sämtlichen Büchern jedoch wird lediglich der "nicht-standadisierte Koeffizient" namentlich B besprochen?

So wie ich das verstanden habe gibt der Beta-Wert den relativen Anteil einer Unabhängigen Variablen zur Vorhersage einer Abhängigen Variablen an?
Der B-Wert hingegen in wie weit "Veränderungen"ergeben - also z.b. bei B-Wert ,551 <bedeutet das wenn die abhängige Variabel um dern Wert 1 steigt steigt der B-Wert (bzw. die Variable bei diesem B-Wert) um ,551 also 51% an? - gänzlich unabhängig davon wie hoch der Beta-Wert ist?

Hier wäre es echt klasse wenn mir jemand das ohne mathematisch ins Detail zu gehen erklären könnte und ob ich das bisher richtig verstanden habe:)

Eine weitere Frage wäre zu einer Regressionsanalyse bei der Einkommen untersuch werden soll zb. nach Alter Geschlecht, Größe des Wohnortes, Schulabschluss usw. <muss man hier mit Dummyvariablen arbeiten um eine Liste der Ausprägungen der einzelnen Variablen zu erhalten ? (Also ich meine statt "Schulabschluss" und dann den Wert von B oder den Beta Wert - dann die einzelnen "Schulabschlussformen"jeweils zu haben?)
(und welcher wert ist dann Wichtig ? B oder Beta?) (in einem Beispiel wird lediglich auf die Beta eingegangen, in einem Beispiel aus dem Backhaus zur Absatzmenge von Magarine jedoch auf die B Werte)

Vielen Dank für die Hilfe von euch schonmal !:)
Liebe Grüße , Chrisdee

[drfg2008]

Also was ich verstanden habe: Der R²- also der korrigierte R² Wert gibt an wieviel der Varianz der Abhängigen Variablen durch die unabhängigen erklärt werden können? d.h. z.B. R² ,833 = 83% oder so?

Nicht ganz. Der Intercept ist auch Teil des Modells, falls vorhanden.

Dann ist meine Frage zu den Koeffizienten..bei der Vorlesun hieß es nur die Variablen mit einer Signifikanz von ,000 sind zu berücksichtigen - das heißt sie haben eine Signifikanten Einfluss bzw. es herrscht eine Signifikanz da hingehend das es einen Zusammenhang/Korrelation gibt?

Nicht ganz. Es bedeutet nur, dass die Hypothese, die Steigungskoeffizienten seien nicht von Null verschieden, verworfen werden kann. Es bleibt eine Annahme, die falsch sein kann.

[ChrisDee]

Hallo erstmal zunächst vielen Dank für die Antwort, nun bleibt noch das mit den Beta bzw. B werten für mich im unklaren ? Wenn noch jemand antwortet wäre das lieb:) Lg Chrisdee

[drfg2008]

So wie ich das verstanden habe gibt der Beta-Wert den relativen Anteil einer Unabhängigen Variablen zur Vorhersage einer Abhängigen Variablen an?

Beta-Werte können auch negativ sein. Es gibt keine negativen Anteile.

[drfg2008]

muss man hier mit Dummyvariablen arbeiten um eine Liste der Ausprägungen der einzelnen Variablen zu erhalten ?

Mit Dummy-Variablen (0-1) arbeitet man dann, wenn nominal skalierte Variablen im Rahmen einer Regression eingesetzt werden sollen. Eingesetzt werden Dummy-Variablen auch dann, wenn ein hierarchisches Modell vorliegt und dennoch eine lin. Regression berechnet werden soll, dann werden die Hierarchien (zum Beispiel Klassenstufen bei einer Schulbefragung) dummy-codiert. Ansonsten könnten falsche Zusammenhänge ermittelt werden.