SPSS-FORUM.DE

[Amir_79]

Hallo zusammen,

Worum es heute geht
Ich habe eine abhängige Variable (Qualität (Q) - im Interwall 1 (miserabel) bis 10 (exzellent) - nur ganze Zahlen) und 11 unabhängige Variablen (FA, VA, CA, RS, C, FSD, TSD…) mit numerischer Ausprägung (Weinbestandteile in g/dm³) und soll eine Regression durchführen.

Ich soll (laut meinem Betreuer) eine nichtlineare (quadratische) Regression in SPSS durchführen. Seine E-Mail: "Next you may try some regression, non-linear (quadratic) may actually be nice in your case, since there may be some “optimal” levels to perceive wine as good".

Wieso brauche ich eine quadratische Regression um die optimalen "Levels" zu finden? Das geht doch auch mit einer normalen linearen Regression doch auch? Die Voraussetzungen dafür sind erfüllt. Ich habe es so gemacht und es kamen recht gute Ergebnisse. Versteht jemand wieso die nicht-lineare (quadratische) da besser sein sollte?

Dann noch die entscheidende Frage, vermutlich wird es für euch ziemlich banal klingen, doch wie führe ich in SPSS eine quadratische Regression durch?

Ich habe im Netz nach Quadratischer Regression gesucht, doch leider konnte ich daraus nicht gerade schlau werden. Auf YouTube habe ich mir auch einige Videos angeschaut, doch so richtig erklärt, wie ich die eine abhängige und die 11 unabhängigen Variablen ins SPSS eingeben soll, das hat keiner.

Ich habe unter SPSS folgende Schritte gemacht: ANALYSIEREN => REGRESSION => NICHT LINEAR

Dort gebe ich für die Abhängige Variable meine Qualität (Q), doch welche Modelformel soll ich denn nutzen? Leider steht dort nirgendwo "quadratisch". Was müsste ich dort eingeben (wie sollte die Formel aussehen), damit mir SPSS die quadratische Regression ausrechnet?

Danke euch im Voraus.

Grüße
Amir

[ponderstibbons]

Wieso brauche ich eine quadratische Regression um die optimalen "Levels" zu finden? Das geht doch auch mit einer normalen linearen Regression doch auch?

Nicht bei einer umgekehrt U-förmigen Beziehung zwischen Merkmal und Bewertung.

Wann noch die entscheidende Frage, vermutlich wird es für euch ziemlich banal klingen, doch wie führe ich in SPSS eine quadratische Regression durch?

Zusätzlich zu einer Variable x als Prädiktor erzeugst Du x² und fügst auch diese weitere Variable in die Regression ein.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Amir_79]

Vielen Dank für deine Antwort, auch wenn sie zuerst noch mehr Fragen aufgeworfen hat als ich schon hatte

Wieso brauche ich eine quadratische Regression um die optimalen "Levels" zu finden? Das geht doch auch mit einer normalen linearen Regression doch auch?

Nicht bei einer umgekehrt U-förmigen Beziehung zwischen Merkmal und Bewertung.

U-förmige Beziehung? Nein, bei mir kommt was ganz komisches heraus. Ich habe eine riesige Datenbank (4.500 Stichproben)und als ich die unstandardisierten vorhersagten Werte (PRE_1) und die studentisierten Residuen (SRE_1) in einem Diagramm hatte, nun ja, ich hatte 7 perfekt parallele fallende Geraden die im gleichen Abstand zueinander waren - als ob man sie mit einem Lineal gezeichnet hätte. Nun ja, ich gehe davon aus dass manche Werte, die z.B. in der Qualität (Q) 7 waren genauso in der Qualität (Q) 4 anzutreffen sind (bei der großen Stichprobe), was vielleicht diese Geraden erklären wurde. Ich konnte jedenfalls nicht genau sagen ob das ganze nun Linear ist auch wenn jede einzelne dieser Geraden fallend ist. Jede einzelne für sich scheint schon linear zu sein, doch als Gesamtheit, das kann ich nicht mit Gewissheit sagen. Sei es wie es ist, eine U-förmige Beziehung ist es jedenfalls nicht. Deswegen bin ich mir ja auch etwas unschlüssig mit der quadratischen statt linearen Regression.

Wann noch die entscheidende Frage, vermutlich wird es für euch ziemlich banal klingen, doch wie führe ich in SPSS eine quadratische Regression durch?

Zusätzlich zu einer Variable x als Prädiktor erzeugst Du x² und fügst auch diese weitere Variable in die Regression ein.

Das heißt, dass ich am ende statt 11 unabhängigen Variablen 22 haben werde, wobei die neuen 11 immer nur Quadrat der ersten 11 Variablen sind? So hab ich z.B. eine Variable FA, dann erzeuge ich eine zusätzliche Variablenkolonne die FA*FA wäre. Wenn das damit gemeint ist, so werde ich das denke ich hinkriegen können.

Zusätzlich zu einer Variable x als Prädiktor erzeugst Du x² und fügst auch diese weitere Variable in die Regression ein.

Das Einfügen dieser weiteren Variablen in die Regression ... hmm. Wo füge ich sie ein? In die lineare Regression? Also SPSS=>Analisieren=>Regression=>Lineare Regression oder nicht lineare Regression?

Falls es die "lineare Regression" wäre, so hätte ich dann die abhängige Variable Q und in die unabhängige Variable wurden dann alle 22 Variablen reinkommen?

Falls es die "nichtlineare Regression" wäre, so hätte ich die abhängige Variable (Q), doch wie wurde die Modelformel dafür aussehen? Kannst du mir bitte einen kurzen Beispiel nennen? Das wäre echt klasse. Oder mir einen link schicken wo ich das genau beschrieben finden kann, so dass es ein Laie nachvollziehen kann?

Oder kommt da irgendwas komplett Drittes ins Spiel?

Ich bedenke mich schon im Voraus für deine Hilfe und deine Zeit.

Grüße
Amir

[ponderstibbons]

U-förmige Beziehung? Nein, bei mir kommt was ganz komisches heraus.

Du hast gefragt, wieso man womöglich eine quadratische Regression brauchen könnte. Das habe ich beantwortet.
Mag sein, dass der Sachverhalt ein anderer ist, als von Deinem Betreuer gemutmaßt.

Das heißt, dass ich am ende statt 11 unabhängigen Variablen 22 haben werde, wobei die neuen 11 immer nur Quadrat der ersten 11 Variablen sind?

Falls Dein Betreuer meinte, dass alle 11 Variablen einbezogen werden sollen, liefe es anscheinend darauf
hinais. Aber ob das tatsächlich seine Überlegung war, entzieht sich leider meiner Kenntnis. Vielleicht
hattet Ihr vorher ein datenreduzierendes Verfahren wie eine Faktorenanalyse diskutiert, die könnte
die Zahl der Prädiktoren verringern.

Das Einfügen dieser weiteren Variablen in die Regression ... hmm. Wo füge ich sie ein? In die lineare Regression? Also SPSS=>Analisieren=>Regression=>Lineare Regression oder nicht lineare Regression?

Eine quadratische Regression ist landläufig eine lineare Regression mit einem quadrierten Prädiktor.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons