Hallo alle zusammen,
ich habe einen Pool an Rohdaten und habe über diese Rohdaten eine psychophysische Funktion gelegt. Die Funktion ist so durch die Daten gelegt, dass sie sie möglichst gut abbildet (d.h. so, dass das Kleinst-quadrat-Kriterium stimmt). Ich lasse mir immer den Determinationskoeffizienten R-Quadrat angeben.
Die Funktion hat eine Ogivenform (soweit ich das überblicke ist das eine Exponentialfunktion).
Jetzt habe ich Datensätze, die sehr schlecht sind (d.h. das R-Quadrat ist sehr klein). Das heißt ja, dass die Ogive meine Daten nicht gut abbildet und damit meine Statistik, die ich ja auf der Grundlage der Ogive berechne, sehr stark fehlerbehaftet ist.
Wichtig, es ist keine lineare Regression, d.h. ich kann nicht einfach eine Gerade durch die Daten legen. Es ist eine psychophysische Funktion.
** Kennt jemand evtl. einen bestimmten gängigen Cut-Off-Wert für das R-Quadrat? Vielleicht kennt ja jemand Studien, die etwas Ähnliches berechnet haben und die ebenfalls Datensätze aus ihrer Analyse eliminiert haben (auf der Grundlage von R-Quadrat-Werten).
** Oder kennt jemand vielleicht eine Methode, wie ich das R-Quadrat auf Signifkanz testen kann?
Vielen Dank fürs Nachdenken!
Liebe Grüße.
. du meinst, dass die Residuenquadratsumme sehr klein wird.