SPSS Übung 3

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SPSS Übung 3
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
Schlüsselwörter
Regressionsanalyse
Aufgabe Regressionsanalyse
Regressionsanalyse in Clementine
1
Aufgabe (1)
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
Nach der Beschreibung der Bezirke interessiert die Frage nach dem
Zusammenhang zwischen der erhobenen Daten:
1.
Welche Vermutungen/Hypothesen sollten überprüft werden?
2.
Führen Sie grafische und analytische Auswertungen durch!
1.
Erstellen Sie geeignete Streudiagramme
2.
Versehen Sie die Streudiagramme mit einem Titel, variieren Sie
Beschriftungen und Darstellungen der Punkte, und legen Sie
anschließend geeignete Anpassungslinien durch die
Diagramme
3.
Sind die Daten normalverteilt? Sind sie korreliert?
2
Lösung (1)
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
1)
Mögliche Hypothese formulieren.
2)
Grafische Auswertung über „Grafiken“ und „Streudiagramme“:
3
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
Lösung (1)
3a) Sind die Daten normalverteilt „Analysieren“ und Kologorov-Smirnov Test
Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstest
Hypothese aufstellen und prüfen.
N
Parameter der a,b
Normalverteilung
Extremste Differenzen
Mittelwert
Standardabweichung
Absolut
Positiv
Negativ
Kolmogorov-Smirnov-Z
Asymptotische Signifikanz (2-seitig)
Preis
16
48,31
2,701
,186
,186
-,110
,746
,634
a. Die zu testende Verteilung ist eine Normalverteilung.
b. Aus den Daten berechnet.
Korrelationen
3b) Sind sie korreliert Korrelation prüfen
Absatzmenge
Preis
Korrelation nach Pearson
Signifikanz (2-seitig)
N
Korrelation nach Pearson
Signifikanz (2-seitig)
N
Absatzmenge
1
16
-,668**
,005
16
Preis
-,668**
,005
16
1
16
**. Die Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant.
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Aufgabe (2)
1.
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
Führen Sie eine Regressionsanalyse mit den drei unabhängigen Variablen
Anzahl ADM, Preis, Werbebudget durch.
2.
Wie lautet die Regressionsgleichung?
3.
Welche Variable hat den stärksten Einfluss auf die Absatzmenge?
4.
Überprüfen Sie die Prämissen der
a)
Multikollinearität,
b)
Autokorrelation und
c)
Heteroskedastizität.
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Lösungen (2)
Institut für Marketing und Handel
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Im Menü „Analysieren – Regression – Linear“ UV und AV auswählen, im SPSS
Viewer erscheint die Auswertung und die Regressionsgleichung und der
jeweilige Einfluss der Variablen können abgelesen werden.
Prämissen prüfen:
Multikollinearität = Entscheidung mittels der Toleranzwerte
Autokorrelation = Durbin-Watson-Statistik
Heteroskedastizität = Grafik interpretieren
Regressionsanalyse - Diagramme ZRESID für Y und
ZPRED für X
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Lösungen (2)
Institut für Marketing und Handel
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Koeffizientena
Nicht standardisierte
Koeffizienten
Modell
1
(Konstante)
Anzahl_ADM
Preis
Werbebudget
B
212523,997
6744,600
-3854,189
,065
Standardfehler
24090,762
861,743
453,859
,024
Standardisierte
Koeffizienten
Beta
,668
-,729
,233
Korrelationen
T
8,822
7,827
-8,492
2,735
Signifikanz
,000
,000
,000
,018
Nullter
Ordnung
,542
-,668
,281
Partiell
,914
-,926
,620
Kollinearitätsstatistik
Teil
Toleranz
,659
-,715
,230
VIF
,975
,961
,973
1,026
1,040
1,027
a. Abhängige Variable: Absatzmenge
Modellzusammenfassungb
Modell
1
R
R-Quadrat
,957a
,915
Korrigiertes
R-Quadrat
,894
Standardf
ehler des
Schätzers
4.655,043
DurbinWatsonStatistik
2,521
a. Einflußvariablen : (Konstante), Werbebudget, Anzahl_ADM, Preis
b. Abhängige Variable: Absatzmenge
Regression Standardisiertes Residuum
Abh ängige Variable: Absatzmenge
3
2
1
0
-1
-2
-1
0
1
2
Regression Standardisierter geschätzter Wert
7
Aufgabe (3)
1.
Institut für Marketing und Handel
Prof. Dr. W. Toporowski
Führen Sie grafische und analytische Auswertungen der transformierten
Variablen durch!
2.
1.
Erstellen Sie geeignete Streudiagramme
2.
Sind die Daten normalverteilt? Sind sie korreliert?
Führen Sie eine Regressionsanalyse mit den drei transformierten
unabhängigen Variablen durch!
1.
Wie lautet die Regressionsgleichung?
2.
Welche Variable hat den stärksten Einfluss auf die Absatzmenge?
3.
Überprüfen Sie die Prämissen der Regressionsanalyse!
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9
Schritt 1
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Schritt 1:
Einfügen der
Datenquelle
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