Multiple Regression

Nichtlineare Zusammenhänge & Partialkorrelation
Partialkorrelation Einführung
Multiple Regression
WannverwendetmanPartialkorrelationen?
• vermuteterEinflusseinerDrittvariable
Was beschreibt eine Partialkorrelation?
WasbeschreibteinePartialkorrelation?
ÜbungMethodenlehreII,
Übung
Methodenlehre II
SeKo
• ZusammenhangvonzweiVariablen(rxy)
ohne den Einfluss einer dritten Variable (z)
ohnedenEinflusseinerdrittenVariable(z)
• rxy.z :KorrelationvonXundY,wennZ
„auspartialisiert
„auspartialisiert“
Wiefunktioniertdas?
VivienRöder,M.Sc.Psych.
ProfessurfürForschungsmethodik&Evaluation
Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
aus den einzelnen Korrelationen
• ausdeneinzelnenKorrelationen
• mankorreliertdieResiduenderVorhersagenausZ
www.tu-chemnitz.de
Multiple Regression
Überblick
Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Partialkorrelation – Rechenbsp I Vorlesung
Wiederholung/Rechenbeispiel
Wiederholung/
Rechenbeispiel
Partialkorrelation
Multiple Regression
MultipleRegression
WiehochistderZusammenhangzw.Verb.Test undNum.
Test wenn IQ konstantgehalten/ auspartialisiert wird?
Test,wennIQkonstantgehalten/auspartialisiert
• WiederholungletzteWoche
• Weiteres
Rohwerte vonx,y,z
Mittelwertevonx,y,z
i l
Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
Standardabweichungvonx,y,z
Kovarianzvonx,y,z
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Partialkorrelation – Rechenbsp II Vorlesung
Multiple Regression
Einführung
Wiederholungmultiple Regression:
– VorhersageeinesKriteriumsausmehreren
g
Prädiktoren
Y = bo +b1X1 +b2X2 +…+bnXn
WiehochistderZusammenhangzw.Verb.Test undNum.
Test wenn IQ konstantgehalten/ auspartialisiert wird?
Test,wennIQkonstantgehalten/auspartialisiert
Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Partialkorrelation – Rechenbsp II Vorlesung
¾
¾
¾
¾
¾
Geradengleichung(PrinzipderkleinstenQuadrate)
Regressionskoeffizienten(b,)
multipl.Determinationskoeffizienten(R²)
Standardschätzfehler (se)
Standardschätzfehler(s
Signifikanztests
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Multiple Regression
Korrelierte und unkorrelierte Prädiktoren
WasdiePrädiktorenerklärenkönnen
di
ädik
klä
kö
– einPrädiktor R²y.x1 =r²yx1 =yx1 ryx
– mehrerePrädiktoren
a unkorrelierte Prädiktoren
a.unkorrelierte
X1
X1
1
WiehochistderZusammenhangzw.Verb.Test undNum.
Test, wenn IQ konstantgehalten/ auspartialisiert wird?
Test,wennIQkonstantgehalten/auspartialisiert
Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
1 2
1
g
Vorhersagen
StandardabweichungderResiduenvonx&y
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Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
X2
2
b.korreliertePrädiktoren
R²yy.x1x2 <r²yyx1 +r²yyx2
c.Suppressoreffekt
R²y.x1x2 >r²
> r²yx1 +r²
+ r²yx2
x=27,64+0,34*IQ
y = 7 65 + 0 14 *IQ
y=7,65+0,14
IQ
Rohwerte vonx,y,z
Mittelwertevonx,y,z
Residualwertevonx&y
R²y.x x =r²yx +r²yx
Y
Y
X1
Y
X2
X2
X1
Y
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Multiple Regression
Signifikanztests bei der Regression
Multiple Regression
Schrittweise Regression
WaswirdaufSignifikanzgetestet?
i d f Si ifik
?
• dieRegressionskoeffizienten
– tTestsfürdieeinzelnensderjeweiligenFaktoren
– IstderjeweiligeEinflussnochZufalloderehernicht?
• dermultipleDeterminationskoeffizient
– FTestdesmultiplenDeterminationskoeffizienten
– IstdieErklärungskraftdesModellsgroßgenugumkeinZufall
di
klä
k f d
d ll
ß
k i
f ll
mehrzusein?
Wierechnetmandasaus?
Æ PCProgrammeÜbung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Multiple Regression
Beispiel mit SPSS Ausdruck
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Multiple Regression
Moderator-/ Mediatoranalyse
111Studentenwurdenu.a.befragtwie
g
vielZeitfürdieVor undNachbereitung
derMethodenlehrevorlesungaufwenden.
AlsVorhersagevariablengeltendasAlter,
bisheriger Erkenntnisgewinn Lebenszu
bisherigerErkenntnisgewinn,Lebenszu
friedenheit undtägl.Musikkonsum
Wie gut ist das Regressionsmodell?
WiegutistdasRegressionsmodell?
WelcheFaktorenhabenwelchenEinfluss?
WelchenZeitaufwandkannmanfüreine
weiterePersonschätzendie20ist,ihren
bisherigenErkenntnisgewinnmit4und
Lebenszufriedenheit mit 7 einschätzt
Lebenszufriedenheitmit7einschätzt,
sowie2StundenMusikamTaghört?
B(Mediator)
Motivation
A
Unterrichtsmethode
C
Lernleistung
Mediatoranalyse
Æ IndirekteEffekteeinbezogen
Æ Pfadanalyse,Strukturgleichungsmodell
Y = bo +b1X1 +b2X2 +…+bnXn
Y =0,5+1,120+(0,3)4+1,57+(1,2)2=28,4
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Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Übung: Methodenlehre II Seko SS15 Vivien Röder
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Multiple Regression
Moderator-/ Mediatoranalyse
B(Moderator)
Alter
A
C
Gedächtnisleistung
verbaleIntelligenz
Moderatoranalyse
d
l
Æ InteraktionseffekteÆ WirkungvonUV1durchUV2moderiert
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Multiple Regression
Übung
DerManagereinerBandwilldieGewinneausdenwöchentlichenCDVerkäufenin€ (=sales)
vorhersagen,umbesserkalkulierenzukönnen.Dabeiwirddavonausgegangen,dassdieVerkäufe
vonderAnzahlderAuftrittederBand(=performances),derAnzahlderClipDownloads(=web)
sowiederAnzahlderverschicktenCDWerbungen(=flyers)beeinflusstwerden.DerBand
ManagererhobdievierVariablenübereinJahr(52Wochen)hinwegundführteeinelineare
RegressionmitSPSSdurch.DieAusgabeenthieltfolgendeErgebnisse:
Modell
R
,554a
1
RQuadrat
,307
Modell
1
(Konstante)
performance
s
web
flyers
Korrigiertes
R-Quadrat
,264
Standardfehler
des Schätzers
329,67616
Nicht standardisierte
Koeffizienten
B
Standardfehler
-625,691
353,030
Modell
1
Standardisierte
Koeffizienten
Beta
Regression
Residuen
Gesamt
T
Quadratsumme
2314775,869
5216945,849
7531721,718
df
3
48
51
Mittel der
Quadrate
771591,956
108686,372
F
7,099
Signifikanz
,000a
Signifikanz
-1,772
,083
155,853
,
81,299
,
,,281
1,917
,
,,061
1,763
2,454
,953
2,448
,256
,150
1,849
1,003
,071
,321
1. Nennen Sie bitte Kriterium und Prädiktoren!
2. Wie lautet die Regressionsgleichung für die Originalwerte?
3. Wie gut ist die Vorhersage? Überprüfen Sie dafür bitte, ob die Gesamtvorhersage signifikant
ist, und geben Sie den multiplen Determinationskoeffizient an!
4. Welche(r) Prädiktor(en) hat/haben einen signifikanten Einfluss ( = 5%) auf das Kriterium?
W l h Prädiktor
P dik
h den
hat
d
größten
ß
Ei fl
Einfluss,
und
d wie
i groß
ß ist
i er?
? Begründen
B
d
Si bitte
Sie
bi
Ih
Ihre
5. Welcher
Entscheidung! Welcher Prädiktor hat den kleinsten Einfluss?
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