Inhaltsangabe: Einleitung: Die lineare Mehrfachregression geh rt zu den am h ufigsten verwendeten statistischen Methoden zur Analyse von Zusammenh ngen. W hrend bei der Korrelationsanalyse das "Ursache-Wirkungs-Prinzip" nur dahingehend untersucht wird, ob berhaupt ein Zusammenhang zwischen Merkmalen besteht, geht die Regressionsanalyse derart dar ber hinaus, da sie nicht nur eine symmetrische Abh ngigkeit, sondern sogar eine eindeutige und nicht umkehrbare Richtung des funktionalen Zusammenhangs zweier metrisch skalierter Variablen unterstellt. In den F llen, in denen es sich um die lineare Beziehung zwischen einer abh ngigen Variablen (Regressand, endogene Variable, erkl rte Variable, Prognosevariable) und mindestens zwei unabh ngigen Variablen (Regressoren, exogene Variablen, erkl rende Variablen, Pr diktorvariablen) handelt, spricht man von der linearen Mehrfachregression, wobei die abh ngige Variable mit Hilfe der unabh ngigen Variablen approximiert werden soll. Dies ist auch bei der linearen Einfachregression der Fall, auf die hier aber nicht n her eingegangen wird, ebensowenig wie auf die nichtlinearen Beziehungen, da sie sich h ufig durch Koordinatentransformation linearisieren lassen. Es soll diejenige mathematische oder auch Regressionsfunktion gesucht werden, welche diese Beziehung m glichst genau widerspiegelt. Deshalb ist es nicht verwunderlich, wenn f r die Regressionsuntersuchung auch der Name "Dependenzanalyse" gebr uchlich ist. Die beschleunigte Entwicklung von Hardware hat sich auch auf die Verbesserung von Statistiksoftware ausgewirkt. Gerade im Bereich der linearen Mehrfachregression wird das zu verarbeitende Datenmaterial mit steigender Anzahl der Regressoren so aufwendig, da die Rechenprozeduren nur mit Hilfe von (Mikro-) Computern in einem vertretbaren Aufwand durchgef hrt werden k nnen. Mittlerweile ist SPSS f r Windows zum bekanntesten Datenanalysesystem f r Mikrocomputer geworden und liegt seit kurzer Zeit auch in der deutschen Versio
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