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// Multikollinearität erklärt, Ursachen und Lösung // Multikollinearität ist eine starke Korrelation (|𝑲𝒐𝒓𝒓≥𝟎,𝟕|) von unabhängigen Variablen untereinander im Rahmen einer multiplen Regressionsanalyse. Ein großes daraus sich ergebendes Problem ist eine zunehmend schwieriger werdende Interpretation des geschätzten Modells. Zur Kollinearitätsdiagnose kann man zunächst die Korrelationen der unabhängigen Variablen untereinander prüfen. Darauf aufbauend liefert SPSS aber auch die Möglichkeit mit der sog. Toleranz und Varianzinflationsfaktoren (VIF) die Anfälligkeit des Modells für Multikollinearität zu beurteilen. Sollte Multikollinearität auftreten gibt es verschiedene Möglichkeiten ihr zu begegnen. Das Hinterfragen, ob die aufgenommenen Variablen sinnvoll sind, kann ein erster Schritt sein. Ein weiterer Schritt kann ein anderes Subsample oder eine generell größere Stichprobe sein. Das hier gerechnete Beispiel ist das folgende: Unanhängige Variablen: IQ, Motivation, Akademikerhaushalt, Haushaltseinkommen Abhängige Variable: Abiturschnitt Bei Fragen und Anregungen zu Multikollinearität in SPSS nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc Hilfreiche Videos: ============== 🎥 Video zur einfachen linearen Regression: • Einfache lineare Regression in Excel rechn... 🎥 Video zur Rechnung einer multiplen linearen Regression: • Multiple lineare Regression in Excel rechn... 🎥 Video zum Standardfehler (von Mittelwert und Median): • Standardfehler (des Mittelwert, Median) be... Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage: ======================================== 💡 Analytische Diagnose von Multikollinearität: https://www.bjoernwalther.com/multiko... 💡 Grafische Diagnose von Multikollinearität: https://www.bjoernwalther.com/multiko... ⭐Kanalmitglied⭐ werden: ======================= / @statistikampc_bjoernwalther Kanal unterstützen? 🙌 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: https://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥ Meine Homepage 💡 ================= https://www.bjoernwalther.com