SPSS Korrelation und RegressionsanalyseIbm

Die Korrelation und Regressionsanalyse sind zentrale Verfahren in SPSS Statistics, um Zusammenhänge und Vorhersagen zwischen Variablen zu untersuchen. Die Korrelation misst die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen zwei metrischen Variablen. Der Pearson-Korrelationskoeffizient ist der am häufigsten verwendete Index, um lineare Beziehungen zu quantifizieren, wobei Werte zwischen -1 und +1 liegen. Ein Wert nahe +1 zeigt eine starke positive Korrelation an, während ein Wert nahe -1 auf eine starke negative Korrelation hinweist. Ein Wert um 0 deutet auf keinen linearen Zusammenhang hin.

Die Regressionsanalyse geht einen Schritt weiter und modelliert den Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. In SPSS kannst du verschiedene Regressionsverfahren wie lineare Regression, multiple Regression und logistische Regression durchführen. Die lineare Regression wird verwendet, um Vorhersagen für eine kontinuierliche abhängige Variable zu treffen, basierend auf einer oder mehreren Prädiktorvariablen. SPSS liefert dir in der Ausgabe wichtige Werte wie den Regressionskoeffizienten, den R-Quadrat-Wert (der die Güte des Modells beschreibt) und den p-Wert zur Prüfung der Signifikanz.

Diese Verfahren sind entscheidend für die Analyse von Zusammenhängen und zur Vorhersage von Ergebnissen, was sie zu wichtigen Werkzeugen in Bereichen wie Forschung, Wirtschaft und Sozialwissenschaften macht.