Welche Voraussetzungen müssen für eine Regressionsanalyse vorliegen?

Antwort

Für eine Regressionsanalyse sollten bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein, um zuverlässige und valide Ergebnisse zu erzielen. Hier sind die wichtigsten Voraussetzungen: 1. **Linearität**: Die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen sollte linear sein. Dies bedeutet, dass die Veränderung der abhängigen Variablen durch eine lineare Funktion der unabhängigen Variablen beschrieben werden kann. 2. **Unabhängigkeit Fehler**: Die Residuen (Fehler) sollten voneinander unabhängig sein. Dies bedeutet, dass die Fehlerwerte für eine Beobachtung nicht von den Fehlerwerten für eine andere Beobachtung abhängen sollten. 3. **Homoskedastizität**: Die Varianz der Fehler sollte für alle Werte der unabhängigen Variablen konstant sein. Dies bedeutet, dass die Streuung der Residuen über alle Werte der unabhängigen Variablen hinweg gleich sein sollte. 4. **Normalverteilung der Fehler**: Die Fehler (Residuen) sollten normalverteilt sein, insbesondere bei kleinen Stichproben. Dies kann durch grafische Methoden wie Q-Q-Plots überprüft werden. 5. **Keine Multikollinearität**: Die unabhängigen Variablen sollten nicht stark miteinander korreliert sein. Multikollinearität kann die Schätzung der Regressionskoeffizienten unzuverlässig machen. Dies kann durch die Berechnung von Variance Inflation Factors (VIF) überprüft werden. 6. **Exogene Variablen**: Die unabhängigen Variablen sollten nicht mit den Fehlern korreliert sein. Dies bedeutet, dass die unabhängigen Variablen tatsächlich exogen sind und nicht durch die abhängige Variable beeinflusst werden. Diese Voraussetzungen sollten überprüft werden, bevor eine Regressionsanalyse durchgeführt wird, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Analyse gültig und interpretierbar sind.

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