Regression - welches Modell ist das Beste?

[HK-Annika]

Hallo!

Wie kann ich bei der Regressionsanalyse entscheiden, welches Modell das Beste ist? Also welche Parameter ist ins Modell aufnehmen muss und welche ich weglassen kann?
Reicht es, wenn ich alle Parameter aufnehme, dann schaue welche signifikant sind und dann die nicht signifikanten rausschmeiße?
(ich arbeite in SAS).

Vielen Dank,
Annika

[KarinJ]

meine meinung ist, dass man theoriegeleitet vorgehen sollte, d.h. variablen als prädiktoren wählen, für die man einen einfluss vermutet (begründen kann) oder eventuell mit literatur belegen kann. ausserdem muss man sich das verhältnis der variablen als modell vorstellen: theoretisch kann man von jeder variable zu jeder anderen einen pfeil hin und zurück ziehen = voll identifziertes modell, d.h. alles hängt mit allem zusammen. die pfeile sind als darstellung eines zusammenhangs zu verstehen. diesen kann man quantifizieren (d.h. eine zahl zuordnen). je nachdem, was man für teile des modells untersucht (z.b. hat man 5 variablen, man nimmt aber nur 2 oder 3 oder 4 in eine analyse hinein), kommen unterschiedliche zahlen für die einzelnen zusammenhänge heraus. z.b. kann sich nach herausnehmen von nicht signifikanten prädiktoren die regressionsgleichung verändern. das kann man natürlich interpretieren (mediator- oder moderatoranalyse). d.h. man kann nicht so einfach beantworten, welches das beste vorgehen wäre, sondern der betreuer der arbeit wäre hier die richtige adresse, da man für die konzepierung der auswertung die therorie und die hypothesen etc. berücksichtigen muss. außerdem muss ich zugeben, dass ich für regression nicht wirklich experte bin.