Determinationskoeffizient

Der Determinationskoeffizient (auch R2genannt) 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.

 

 

Dichotome Variable

Eine dichotome Variable (oder auch binäre Variable) ist eine Variable mit genau zwei Ausprägungen (z. B. tot vs. lebendig). Dichotome Variablen werden in SPSS mit 0 und 1 dummy-codiert.

Um die Interpretation der Ergebnisse zu erleichtern, kann man sie unter “Wertelabels” in SPSS in ihre Bedeutung übersetzen (0 = tot, 1 = lebendig). Das macht die spätere Interpretation der Daten deutlich einfacher.

Wichtig: Es bietet sich immer an, die Referenzkategorie mit 0 und die zweite Kategorie mit 1 zu codieren. Auch dies erleichtert die spätere Interpretation z.B. im Rahmen von Regressionen, wenn dichotome Prädiktoren benutzt werden.

 

 

Trag dich hier für Dr. Ortmanns beste Maildizin ein und erhalte regelmässige für deine empirische Promtion

You have Successfully Subscribed!