Hallo!
Angenommen man führt eine multiple Regression einer Kriteriumsvariablen auf z.B. 4 Prädiktorvariablen durch. Als Ergebnis erhält man 4 Beta-Gewichte in der z-standardisierten Regressionsgleichung. Nun behauptet jemand: Die 4 Beta-Gewichte können als Bedeutung der 4 Prädiktorvariablen in Bezug auf die Kriteriumsvariablen interpretiert werden. Wenn z.B. Prädiktor X1 ein doppelt so großes Beta-Gewicht hat wie Prädiktor X2, dann ist Prädiktor X1 doppelt so wichtig für die Kriteriumsvariable wie Prädiktor X2.
Dazu habe ich folgende Frage: Ist die Behauptung statistisch valide? Ich bin bisher davon ausgegangen, daß diese Interpretation nun dann zulässig ist, wenn die Prädiktorvariablen untereinander unkorreliert sind.
Vielen Dank!
Gruß,
Oliver
Hallo!
Selbstverständlich muß man die Signifikanzniveaus für die Gewichte beachten und des weiteren auch, ob keine Heteroskedastizität, Autokorrelation, Multikollinearität und Normalverteilung der Störgrößen vorliegt.
Ist dies aber alles gegeben und die Prädiktorenvariablen unabhängig, so stimmt die Aussage (aber nur für die standardisierten Gewichte; diese werden normalerweise aber nicht direkt aus den Daten berechnet).
Gruß
Tyll
Hallo!
Selbstverständlich muß man die Signifikanzniveaus für die
Gewichte beachten und des weiteren auch, ob keine
Heteroskedastizität, Autokorrelation, Multikollinearität und
Normalverteilung der Störgrößen vorliegt.
Ist dies aber alles gegeben und die Prädiktorenvariablen
unabhängig, so stimmt die Aussage.
Danke für die Antwort.
(aber nur für die
standardisierten Gewichte; diese werden normalerweise aber
nicht direkt aus den Daten berechnet).
Hmm… SPSS berechnet die Beta-Gewichte gleich mit.
Gruß,
Oliver