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Regressionsanalyse mit SPSS
7 students

Regressionsanalyse mit SPSS

Verschiedene Regressionsmodelle kompakt und verständlich in einem Kurs!
Created byBianca Brünig
Last updated 6/2023
German

What you'll learn

  • In diesem Kurs lernt ihr die Basics zur linearen Regression mit SPSS.
  • In diesem Kurs lernst du kategoriale Regressionsverfahren wie die binär-logistische und multinomiale Regression kennen.
  • Du lernst, wann man welches Regressionsverfahren verwendet.
  • Du lernst, welche Voraussetzungen die einzelnen Regressionsverfahren haben.
  • Du lernst, wie man Regressionsanalysen in SPSS durchführt.

Course content

3 sections • 24 lectures • 4h 8m total length

  • Begrüßung1:46
  • Einführung in die lineare Regression22:48

    In dieser ersten Lektion lernst du die Grundzüge der linearen Regression kennen:

    - Welche Arten von Regressionen gibt es?

    - Was ist eine lineare Regression?

    - Welche Skalenniveaus gibt es?

    - Was ist eine unabhängige, was eine abhängige Variable?

    - Was ist der b-Koeffizient?

    - Was ist die Konstante a?

  • Lineare Regression: Gütekriterien & Interpretation25:05

    In diesem zweiten Teil erfährst du: 

    - wie man die Ergebnisse der linearen Regression interpretiert

    - welche Gütekriterien zur Bewertung des Modells genutzt werden

     - was ein Residuum ist

     - was es mit der Methode der kleinsten Quadrate auf sich hat

  • Einfache lineare Regression mit SPSS9:32

    In diesem dritten Schritt zeige ich dir, wie man eine einfache lineare Regression in SPSS durchführt und interpretiert. Hierbei greifen wir das Erlernte aus den bisherigen Lektionen auf.

  • Multiple lineare Regression mit SPSS15:56

    In diesem vierten Teil siehst du, wie man Dummy Variablen erstellt (und warum), und wie man eine multiple lineare Regression in SPSS umsetzt. Der Inhalt greift bereits Erlerntes aus den vorherigen drei Lektionen auf.

  • Lineare Regression: Modellvariationen12:44

    Hier zeige ich dir, wie man die Durchführung der multiplen linearen Regression  variieren kann. Ich zeige dir, wie man eine multiple lineare Regression in SPSS blockweise durchführt und welchen Unterschied diese Variation für die Ergebnisse macht. Zudem gehe ich darauf ein, wie man den Einfluss mehrere unabhängiger Variablen miteinander vergleichen kann.

  • Voraussetzungen der linearen Regression26:00

    Zum Schluss dieses Kapitels stelle ich dir die Voraussetzungen der linearen Regression vor und zeige dir, wie man diese in SPSS untersuchen kann. Zudem folgt eine kurze Zusammenfassung.

Requirements

  • Vorkenntnisse in SPSS und/oder Statistik sind vorteilhaft, aber keine Voraussetzung
  • Vorkenntnisse zu Zusammenhangsanalysen und Hypothesen sind sinnvoll.

Description

In diesem fast vierstündigen Kurs lernt ihr alles Wissenswerte für eure Regressionsanalyse mit SPSS kennen. Ich stelle euch die lineare, binär-logistische und multinomiale Regression vor, so dass ihr sowohl Methoden an der Hand habt, um mit kategorialen als auch mit metrischen abhängigen Variablen umzugehen.

Neben einer kurzen statistischen Einführung liegt der Fokus vor allem auf der Anwendung und Interpretation. Außerdem zeige ich euch Variationsmöglichkeiten in der Durchführung. Der Kurs ist so aufgebaut, dass du sowohl theoretisch erklärt bekommst, welche Methoden du verwenden solltest, welche Voraussetzungen diese an die Daten stellen und wie man sie in SPSS umsetzt, als auch praktisch gezeigt bekommst, wie man diese Aspekte in SPSS umsetzt. Anhand eines Übungsdatensatzes kannst du zudem selbst alle Analysen wiederholen und mit Übungsaufgaben dein erlerntes Wissen testen.

Dieser Kurs ist perfekt, wenn du mehrere Regressionstypen kennenlernen möchtest, dich umfangreich weiterbilden und/oder wiederholen möchtest. Grundkenntnisse in Statistik und SPSS sind empfehlenswert, aber keine Voraussetzung.

Konkret ist der Kurs wie folgt aufgebaut: 

- Einführung in die lineare Regression

- Wann verwende ich die lineare Regression

- Welche Voraussetzungen hat die lineare Regression an meine Daten

- Wie kann ich den Modellfit eines linearen Regressionsmodells beurteilen

- Wie kann ich mit einer linearen Regression meine Hypothese testen

- Was ist der Unterschied zwischen einer einfachen und einer multiplen linearen Regression

- Wie kann ich eine lineare Regression blockweise durchführen

- Einführung in kategoriale Regressionen

- Wann wende ich logistische und multinomiale Regressionen an

- Welche Voraussetzungen haben die logistische und multinomiale Regression an meine Daten

- Wie kann ich den Modellfit bei kategorialen Regressionen beurteilen

- Wie kann ich bei kategorialen Regressionen meine Hypothese testen


Neben diesen inahltlichen Themen stehen dir zudem FAQs, Literaturtipps und Übungsaufgaben zur Verfügung. Zudem gibt es ergänzende Tutorials zu folgenden Themen: 

- Normalverteilung in SPSS prüfen

- Häufigkeiten und Kreuztabellen, um deine Daten zu beschreiben

- Grafische Darstellung von Verteilungen und Zusammenhängen

- Was ist Signifikanz

- Welche Arten von Hypothesen gibt es


Ich wünsche dir viel Sapß beim Lernen!

Who this course is for:

  • Studierende
  • alle, die mehr über Regressionen lernen wollen
  • alle, die mehr über SPSS lernen wollen
  • alle, die ihre Statistikkenntnisse auffrischen oder verbessern wollen

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