Test auf quadr. Zusammenhang zwischen 150 Variablen

Regressionsmodelle aller Art mit SPSS.

Test auf quadr. Zusammenhang zwischen 150 Variablen

Beitragvon Tambo » Do 20. Apr 2017, 12:20

Hallo zusammen,

bin leider sowohl statistisch als auch SPSS-technisch erst auf den ersten Schritten unterwegs und hoffe, dass ihr mir helfen könnt.

Ausgangsbasis:
Es wurden 6 Varianten eines Produkts implementiert. Nun soll der statistische Zusammenhang zwischen den dazugehörigen 6 Subjektivurteilen (Noten zwischen 6.5 und 8 Punkten für bspw. das Kriterium "Handlichkeit") und spezifischen Kennwerten, die die 6 Varianten beschreiben (zum Beispiel Höhe*Breite, Kantenradius, etc.), identifiziert werden (insgesamt 150 Kennwerte).

1. Schritt:
Der Annahme nach ausschließlich linearen Zusammenhängen folgend, habe ich in SPSS die Subjektivurteile als abhängige Variable definiert und die 150 Kennwerte als unabhängige Variablen als Eingang einer Pearson-Korrelation (bivariat, 2-seitig) genutzt. So konnte ich auf einen Schlag die Korrelationskoeffizienten und das Signifikanzniveau für alle Kennwerte bzgl. der ubjektivurteilen identifizieren.
(Das waren dann nur noch ca. 5 an der Zahl. Streudiagramme "bestätigten" im Grunde genommen die Ergebnisse, wobei bspw. ein Kennwert mit r = 0.925 (p = 0.008) doch stark streut (siehe Anhang). Ist das plausibel, dass trotz so hohem r solch eine Streuung auftritt? Beschreibt r nicht die Güte, wie mit einer linearen Funktion die Beziehung beschrieben werden kann?

2. Schritt - Problemstellung:
Nun kann nicht davon ausgegangen werden, dass jeder Kennwert über den Subjektivurteilen linear wächst/fällt. Denkbar ist auch, dass ein quadratischer Zusammenhang vorliegt. Einer im 1. Schritt als hochkorrelierend identifizierter Kennwert habe ich dann mithilfe der Funktion Regression -> Kurvenanpassung mit einem linearen und quadratischen Modell untersucht und konnte ein etwas besseres R² erzielen mit der quadratischen Funktion (siehe Anhang): R²_lin = 0.855, p = 0.008. R²_quadr = 0.866, p = 0.049).
Problem ist, dass ich diese Prozedur nicht analog zur Korrelationsanalyse auf einmal für alle 150 Kennwerte (unabh. Variablen) durchführen kann. Der Export der Ergebnisse wäre so extrem aufwendig.
Gibt es eine Möglichkeit, dies auf einen Rutsch zu machen und falls ja, wie sähe denn grob ein solches Skript aus?

Ich danke Euch vielmals im Voraus!

Viele Grüße
Tambo
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Tambo
 
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