Lineare Regression in SPSS - verstehen und anwenden- Schritt für Schritt Anleitung

Lineare Regression in SPSS

6 Schritte für eine erfolgreiche Erstellung einer Linearen Regression in SPSS!


 Was ist eine lineare Regression?

Bei einer Regression wird untersucht, ob ein interessierendes Merkmal (abhängige Variable) auf andere Merkmale (unabhängige Variablen) „zurückgeführt“ werden kann. Die Bezeichnung „Regression“ leitet sich aus dem lateinischen regredi (zurückgehen) oder regressio (die Rückkehr) ab. Mit anderen Worten: Bei einer Regression wird der Einfuss einer oder mehrerer unabhängiger Merkmale auf eine abhängige Variable analysiert (vgl. Tausendpfund: Quantitative Datenanalyse. Springer VS,2019, S.142).

Wie kann man eine Lineare Regressionsanalyse in SPSS durchführen?

1.Daten importieren (optional):
Importieren Sie Ihre Daten nach SPSS, wenn dies erforderlich ist. Dieser Schritt ist notwendig, wenn Sie keinen fertigen SPSS Datensatz besitzen, sondern die Daten in Excel vorliegen. Wählen Sie die Option "Datei" auswählen und drücken Sie im Anschluss auf "Daten öffnen".

Falls ein SPSS Datensatz bereits vorliegt, ist dieser erste Schritt nicht notwendig.

2. Daten auf Fehler, Unvollständigkeit und Duplikate überprüfen:
Überprüfen Sie Ihre Daten auf fehlende Werte, Duplikate und andere mögliche Probleme. Wenn fehlende Werte vorliegen, sollten Sie sich überlegen, ob diese Fälle im Datensatz weiterhin berücksichtigt werden sollen oder ob diese Fälle aus dem Datensatz eliminiert werden sollen.

3. Variablen für die Regressionsanalyse auswählen:
Wählen Sie die Variablen aus, die Sie für Ihre lineare Regressionsanalyse verwenden möchten, und stellen Sie sicher, dass sie die richtigen Typen ausgewählt haben (z. B. numerisch für kontinuierliche oder ordinale Variablen). Achten Sie darauf, dass die Variablennamen im Datensatz korrekt eingespeichert wurden.

4. Lineare Regression ausführen:
Wählen Sie aus dem Menü "Analyse" die Option "Regression" und dann "Lineare Regression" aus. Bestimmen Sie die abhängige und unabhängige(n) Variablen und führen Sie daraufhin die Regression durch.

5. Den SPSS Output bzw. die Ergebnisse interpretieren:
Überprüfen Sie den SPSS Output und interpretieren Sie die Ergebnisse. Achten Sie mindestens auf die Koeffizienten, den R-Quadrat-Wert und den F-Wert.

6. Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen ableiten:
Leiten Sie Schlussfolgerungen aus Ihren Ergebnissen und beantworten Sie mit Hilfe Ihrer Ergebnisse Ihre Forschungsfragen.

PS: Die Ergebnisse einer Regression können mit Hilfe eines Streudiagramms auch visuell dargestellt werden. Hier ist ein Beispiel dafür:



Wenn Sie sich die Durchführung einer Linearen Regression in SPSS nicht zutrauen oder keine Zeit dafür haben, können Sie Ihre Daten auch in erfahrene Hände übergeben und alle notwendigen Schritte professionell durchführen lassen. Weitere Informationen zu unserem Dienstleistungsangebot für Studierende können Sie unter folgendem Video erhalten:



Eine Anfrage können Sie gerne unter https://www.statisticz.de/Statistische_Auswertung_für_Studenten stellen.


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