eine Frage drängt sich mir bei der Berechnung meiner schrittweisen multiplen Regressionsanalyse auf, nachdem ich folgenden Text von Eid, Schmitt und Gollwitzer gelesen habe:
„Die Reihenfolge, in der die unabhängigen Variablen in die Regressionsgleichung aufgenommen werden, spielt für die Gesamtdetermination keine Rolle. Die Summe der Semipartialdeterminationen ist für eine Menge von unabhängigen Variablen immer gleich. Allerdings hängt die Höhe der Semipartialdetermination einer unabhängigen Variablen davon ab, welche Prädiktoren zuvor berücksichtigt wurden (…). Der Erklärungsbeitrag einer Variablen hängt somit davon ab, an welcher Stelle sie in die Regressionsgleichung aufgenommen wird.“
Gilt dies auch für die schrittweise Regressionsanalyse?
Habe dazu folgendes im Dorsch Lexikon gelesen:
„Schrittweise Regression ist ein statistisches Selektionsverfahren, mit dem bei einer Regressionsanalyse aus einer Anzahl von Prädiktoren die geeignetsten zur Vorhersage eines Kriteriums ausgewählt werden können“
Bedeutet dies, dass die Reihenfolge der Prädiktoren in der schrittweisen Regression egal ist, weil ja eh die geeignetsten von SPSS ausgegeben werden oder spielt es auch hier eine Rolle? Falls letzteres zutrifft, dann wären die Betagewichte doch auch von der Reihenfolge abhängig und somit nicht sinnvoll zu interpretieren, denn wenn ich die Reihenfolge ändere, würden die Faktoren ja schon wieder einen anderen Beitrag zur Varianzaufklärung leisten. Oder verstehe ich das falsch?
Also zusammenfassen gefragt: Kann ich mit den Betawerten und den R²-Werten überhaupt etwas sinnvolles anfangen oder hängen die von der Reihenfolge der Prädiktoren ab?
Und noch eine zweite Frage: Welche Probleme könnten die Beta-Werte noch gravierend beeinflussen? Z.B. Kollinearität, Overfitting, Underfitting, nicht-linearer Zusammenhang. Gibt es etwas, dass ich darüber hinaus noch unbedingt prüfen müsste?
Über eine Antwort würde ich mich sehr freuen,da ich da einfach wirklich überhaupt nicht weiter komme.
Vielen Dank vorab und viele Grüße.
