Hallo zusammen,
es gibt ja zig Modelle der MaFo/QM, in denen Regressionsanalysen benutzt werden - bspw. tri*M oder ähnliche… wo also bestimmte Variablen hinsichtlich der Erfüllung angefragt und als unabghängie Variablen gegen eine Gesamtzufriedenheit gesetzt werden. Macht ja soweit auch Sinn.
Beipsiel:
http://www.marketing.bwl.uni-muenchen.de/studium/ver…
ab Seite 24
Einen ähnlichen Datensatz habe ich auch hier vor mir liegen. Aus der Literatur entnehme ich, dass man nur die Regressoren betrachten soll, die auch signifikant sind (also bei SPSS im T-Test ne Irrtumswahrscheinlichkeit unter bspw. 5%) - sofern sie drüber ist, soll man die Variablen aus der Regression entfernen und die ohne diesen erneut machen.
Was aber, wenn diese Irrtumswahrscheinlichkeit zu groß ist? also sprich, 60 oder 70 Prozent?
Werden die Werte - in der Praxis - dann trotzdem verwendet?
http://www.infratest-politikforschung.de/Images/gene…
Hier nochmal ein Beispiel. Hier wurden ja auch 18 Variablen abfegragt und dementsprechend in die Matrix eingetragen.
Und noch eine Frage zu SPSS:
Nehme ich die klassische (lineare?) Regressionsanalyse, oder den Korrelationskoeffizienten (welchen davon?). Meines Wissens sollte das gleiche rauskommen - irgendwie tuts das aber nicht…
Sofern jemand ein gutes Buch kennt, in dem so etwas Schritt für Schritt beschrieben wird, würde mir das als Antwort völlig ausreichen. (Backhaus et. al. ist für den Hintergrund ganz klasse, aber in der Sache konnte er mir auch nicht helfen)
Kurz zum Hintergrund der Frage:
Ich habe einen datensatz alter Daten, die bereits ausgewetret wurden (leider habe ich die Ergebnisse nicht), ans denen ich meine aus dem Studium erworbeben Statistik- und SPSS-Kenntnisse mal ausprobieren und vertiefen möchte. Also wollte ich, da es sich anbietet, auch mal so eine Matrix wie im 2. Link, erstellen, und da kamen dann die Fragen 
Vielen Dank schonmal…
SB