Bivariate Analyse vor multipler Regression

[LirumLarum]

Hallo zusammen, ich möchte den Zusammenhang von 12 Variablen auf meine Outcome-Variable mittels multipler linearer Regression untersuchen. Ich lese öfter in der Literatur, dass insb. bei einer größeren Zahl unabhängiger Variablen erst eine bivariate Analyse mit ANOVA und einfacher lin. Regression durchgeführt wird, um anschließend nur die sign. Variablen in die multiple Regression einzuführen. Ist das empfehlenswert, oder macht das überhaupt keinen Sinn?

[dutchie]

Hallo,

also man bestimmt vorher alle bivariaten Zusammenhänge,
aber nicht unbedingt um, sich dann daraus dann ein Modell zu basteln.

Wenn das bivariat korreliert,
heiß das nicht unbedingt, dass der Prädiktor in der Gleichung auch sig wird,
zudem ist möglich, das nicht sig bivariate Prädiktoren in der Gleichung plötzlich sig werden.
usw...
also ist das eher ein Glückspiel

es gibt 2^12 = 4096 mögliche Modelle--> welches ist das beste? "das Beste? in welche hinsicht?

...das gibt endloses Gebastel.

Vorschlag:
1. Alle bivariaten Zusammenhänge--> dann hast du alle Modell mit nur einem Prädiktor
2. Ein Modell mit 12 Variabeln--> maximale Modell
3. Die Zusammenhänge der Predictoren klären per Faktorenanalyse --> Faktorwerte abspeichern
mit denen eine Regression machen. (oder pls, gibt da verschieden möglichkeiten)
4. stepwise, die Software sucht sich ein Modell, mit nur sig Prädiktoren.
5. du kannst natürlich auch deine Methode mit sig bivariaten mal ausprobieren

---> dann wird sich ein Bild ergeben! zudem gibt es theorien, auch ist zu unterscheiden
ob du eher explorativ oder konfirmatorisch vorgehst.

gruß
dutchie