Voraussetzungen der logistischen Regression

Die logistische Regression wird gerechnet, wenn der Einfluss von Faktoren auf eine dichotome abhängige Variable untersucht werden soll. Dabei können die Faktoren metrisch oder kategorial sein.

Im Gegensatz zur linearen Regression hat die logistische Regression nicht ganz so viele Voraussetzungen. Dennoch ist es wichtig, die Voraussetzungen zu prüfen, denn nur wenn sie erfüllt sind, darf das Ergebnis der logistischen Regression verwendet werden. Weiterlesen

Mini-Video-Tutorial: Multiple lineare Regression mit SPSS/IBM

Die multiple lineare Regression ist ein komplexeres statistisches Verfahren. Mit ihr können interessante Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Variablen untersucht werden. Deshalb findet sie in vielen Disziplinen Anwendung.

Sie hat einige Voraussetzungen und – gerade bei komplexeren Designs – ist die Interpretation des Ergebnisses nicht immer einfach.

In diesem Video zeige ich Dir an einem Beispiel, wie die multiple lineare Regression in SPSS umgesetzt wird. Welche Einstellungen sind notwendig, um das Modell aufzustellen und die notwendigen Voraussetzungen zu prüfen? Wie wird das Ergebnis dargestelt und interpretiert?

Eine genaue schriftliche Anleitung zur Umsetzung der multiplen linearen Regression mit SPSS mit zahlreichen weiteren Infos und Tipps zu dieser Methode findest Du in meinem E-Book.

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Video: Wilcoxon-Test für eine Stichprobe mit SPSS

Der Wilcoxon-Test für eine Stichprobe wird verwendet, um eine Stichprobe von metrischen oder ordinalen Daten zu einem festen Wert (hypothetischer Median) zu vergleichen. Die Daten müssen dabei nicht normalverteilt sein, da es sich um einen nichtparametrischen Test handelt. In folgendem Video zeige ich dir, wie die Umsetzung mit SPSS funktioniert.

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