Wie interpretiert man eine Heatmap bei einer multiplen linearen Regressionsanalyse?

Eine Heat Map (Wärmekarte) wird bei einer multiplen linearen Regressionsanalyse häufig verwendet, um Zusammenhänge zwischen den Variablen visuell darzustellen. Sie zeigt meist die Korrelationen zwischen den unabhängigen Variablen (Prädiktoren) und/oder zwischen den Prädiktoren und der Zielvariable.

**So funktioniert eine Heat Map in diesem Kontext:**

- **Achsen:** Die Zeilen und Spalten der Heat Map stehen jeweils für die verschiedenen Variablen im Datensatz.
- **Farben:** Jede Zelle zeigt den Wert einer Kennzahl (meist die Korrelation, z.B. Pearson-Korrelationskoeffizient) zwischen den beiden Variablen an. Die Farbe der Zelle gibt die Stärke und Richtung der Beziehung an (z.B. dunkelblau für starke positive Korrelation, dunkelrot für starke negative Korrelation, weiß für keine Korrelation).
- **Interpretation:**
- Starke Korrelationen zwischen Prädiktoren (Multikollinearität) können problematisch für die Regression sein.
- Die Korrelation zwischen Prädiktoren und Zielvariable zeigt, wie stark ein Prädiktor mit dem Ergebnis zusammenhängt.

**Beispiel:**
Angenommen, du hast die Variablen „Alter“, „Einkommen“, „Bildungsjahre“ und „Kaufverhalten“. Die Heat Map zeigt dir auf einen Blick, wie stark z.B. „Einkommen“ mit „Kaufverhalten“ zusammenhängt oder ob „Alter“ und „Bildungsjahre“ stark miteinander korrelieren.

**Fazit:**
Eine Heat Map hilft dir, Muster und Zusammenhänge in den Daten schnell zu erkennen und potenzielle Probleme wie Multikollinearität zu identifizieren, bevor du die multiple lineare Regression durchführst.