Der Determinationskoeffizient (auch genannt) beschreibt den Anteil der Varianz einer abhängigen Variablen, der durch eine einzige unabhängige Variable erklärt wird. Er entspricht im Falle eines Korrelationstests dem Quadrat der Produkt-Moment Korrelation nach Pearson.

Im Falle mehrerer unabhängiger Variablen (Prädiktoren), wird der multiple Determinationskoeffizient verwendet: Er beschreibt den Anteil der Varianz einer abhängigen Variable, der (z. B. in Regressionsmodellen) durch die Gesamtzahl der unabhängigen Variablen erklärt werden kann.

Das R2 steigt dabei durch die Hinzunahme weiterer Prädiktoren unweigerlich an, auch wenn die Prädiktoren auf Populationsebene nicht mit der abhängigen Variable zusammenhängen. Deshalb wird zur Modellselektion häufig das adjustierte R², das AIC oder das BIC verwendet.

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