Schritte der Regressionsanalyse?

Eine Regressionsanalyse umfasst mehrere Schritte, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu unters. Hier sind die grundlegenden Schritte:

. **Problemdefinition**:
- Bestimme die Forschungsfrage und die Hypothesen.
- Identifiziere die abhängige Variable (Zielvariable) und die unabhängigen Variablen (Prädiktoren).

2. **Datenvorbereitung**:
- Sammle die relevanten Daten.
- Bereinige die Daten (fehlende Werte, Ausreißer, etc.).
- Überprüfe die Annahmen der Regressionsanalyse (Linearität, Homoskedastizität, Normalverteilung der Residuen, etc.).

3. **Explorative Datenanalyse (EDA)**:
- Erstelle deskriptive Statistiken.
- Visualisiere die Daten (Streudiagramme, Histogramme, etc.).
- Überprüfe Korrelationen zwischen den Variablen.

4. **Modellauswahl**:
- Wähle den geeigneten Regressionsansatz (lineare Regression, multiple Regression, logistische Regression, etc.).

5. **Modellschätzung**:
- Schätze die Regressionskoeffizienten mittels geeigneter Verfahren (z.B. Methode der kleinsten Quadrate).

6. **Modellbewertung**:
- Überprüfe die Güte des Modells (R², Adjusted R², F-Test, etc.).
- Analysiere die Signifikanz der Regressionskoeffizienten (t-Tests, p-Werte).

7. **Diagnostik und Validierung**:
- Überprüfe die Annahmen der Regressionsanalyse anhand von Residuenanalysen.
- Führe Kreuzvalidierungen oder andere Validierungsmethoden durch.

8. **Interpretation und Berichterstattung**:
- Interpretiere die Ergebnisse im Kontext der Forschungsfrage.
- Erstelle Berichte und visualisiere die Ergebnisse (Regressionsgleichung, Diagramme, etc.).

9. **Anwendung und Vorhersage**:
- Nutze das Modell zur Vorhersage neuer Datenpunkte.
- Überprüfe die Vorhersagegenauigkeit und passe das Modell bei Bedarf an.

Diese Schritte bieten eine strukturierte Herangehensweise an die Durchführung einer Regressionsanalyse.