Regressionsanalyse |
| 11.06.2014, 16:10 | Regression Analysis | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Regressionsanalyse Hallo, inwieweit kann ich mit der multiplen linearen Regressionsanalyse mehrere unabhängige Variablen zusammenfassen und für diese den gemeinsamen Einfluss (zB in Form eines gemeinsamen Regressionskoeffizienten) auf eine abhängige Variable ermitteln? Die Werte der unabhängige Variablen, die ich untersuchen möchte, sind allerdings unterschiedlicher Form (relative, absolute und binäre Werte) Wäre super, wenn ihr mir weiterhelfen könntet! Meine Ideen: Müsste man die Werte zunächst einmal auf eine einheitliche Skala bringen? |
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| 12.06.2014, 19:43 | Regression Analysis | Auf diesen Beitrag antworten » |
| RE: Regressionsanalyse Als Ergänzung: Ich habe ein Kennzahlenmodell definiert, um verschiedene Unternehmenskennzahlen in Beziehung zueinander zu bringen. Die Kennzahlen sind dabei in Baumstruktur angeordnet. Auf Basis der gemessenen und statistisch ausgewerteten Werte möchte ich nun die Kantengewichtung bzw den Einfluss auf die übergeordnete Kennzahl (für Ereignis X) ermitteln. Für dieses übergeordnete Ereignis X habe ich zwei Indikatoren-Kategorien Kat_A und Kat_B definiert, denen ich jeweils eine Menge an Indikatoren zugeordnet habe: Kat_A mit Indikatoren A1, A2, A3, ... Kat_B mit Indikatoren B1, B2, B3, ... Die Indikatoren geben überwiegend die Häufigkeit verschiedener Ereignisse wieder, oder einen prozentualen Anteil, können aber auch Binärvariablen sein. Den Einfluss der einzelnen Indikatoren auf das Ereignis X sollte ich mit Hilfe einer Regressionsanalyse einfach ermitteln können. (Regressionskoeffizienten und Signifikanzniveau) Meine Frage ist nun, wie ich ausgehend von den Indikatoren A1, A2, A3 den statistischen Einfluss der gesamten Kategorie Kat_A auf das übergeordnete Ereignis x bestimmen kann? Kann ich dafür auch einen Regressionskoeffizienten, der quasi alle untergeordneten Indikatoren A1, A2 und A3 respräsentiert? |
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