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[Susi123]

Hallo zusammen,

ich habe einen sehr kleinen Datensatz und muss eine Regressionsanalyse durchführen. Da ich mit einer Regression per "Einschluss" nur ein signifikantes Ergebnis bekommen, habe ich mich für die schrittweise Regression entschieden. Nun habe ich drei Variable, die signifikant sind. Nun müssen ja, um überhaupt eine Regression durchführen zu können, die 4 Voraussetzungen (Linearität, Normalverteilung, Homoskedasdiziät und Multikollinearität) erfüllt sein.
Multikollinearität habe ich mit VIF und Toleranzwert getestet und es kam das gewünschte Ergebnis raus.
Normalverteilung:habe ich per QQ-Plot analysiert. hier habe ich das Problem, dass ich bei einer unabhängigen Variable die Dummy Thematik verwenden musste und demnach ist diese Variabel nicht normalverteilt und ich habe noch bei einer weiteren Variable das Problem, dass es hier um eine Anzahl ging (1, 2 und 3) und auch diese Variable nicht normalverteilt ist.
Kann ich hier irgendetwas transformieren o.ä. damit ich meine Prämisse der Normalverteilung erfüllt bekomme??

Vielen Dank für eure Hilfe!!

[strukturmarionette]

Hi,

Nun müssen ja, um überhaupt eine Regression durchführen zu können, die 4 Voraussetzungen (Linearität, Normalverteilung, Homoskedasdiziät und Multikollinearität) erfüllt sein.

Nenne Doch bitte Deine Quelle für diese Deine Vorstellungen dazu.
Aufgrund Deiner Ausführungen ist diese niemandem zu empfehlen.

Gruß
S.

[Susi123]

Backhaus Multivariateanalysemethoden 2008, S. 81 ff.

[strukturmarionette]

Hi,

besser derart:

Zu den Voraussetzungen zählen:
- korrekte Spezifikation des Modells
- Unabhängigkeit der Messungen
- Linearer Zusammenhang zwischen UVs und AV
- Erwartungswert der Residuen =0
- Homoskedastizität
- Keine vollständige Multikollinearität
- Keine Autokorrelation
- Normalverteilung der Residuen

Gruß
S.