In der Metaanalyse ist die Regressionsanalyse ein sinnvolles Werkzeug, um Zusammenhänge zwischen Studienmerkmalen (Moderatorvariablen) und den Effektstärken zu untersuchen. Sie wird häu... [mehr]
Der Variance Inflation Factor (VIF) ist ein Maß in der Statistik, das verwendet wird, um die Multikollinearität in einem Regressionsmodell zu quantifizieren. Multikollinearität tritt auf, wenn zwei oder mehr unabhängige Variablen stark korreliert sind, was die Schätzung der Regressionskoeffizienten unzuverlässig machen kann. Der VIF-Wert für eine unabhängige Variable wird berechnet, indem man ein Regressionsmodell erstellt, in dem diese Variable als abhängige Variable und die anderen unabhängigen Variablen als Prädiktoren verwendet werden. Der VIF-Wert ist dann definiert als: \[ \text{VIF} = \frac{1}{1 - R^2} \] wobei \( R^2 \) der Bestimmtheitsmaß der Regression ist. Ein VIF-Wert von 1 bedeutet, dass keine Korrelation zwischen der unabhängigen Variable und den anderen unabhängigen Variablen besteht. Ein VIF-Wert zwischen 1 und 5 deutet auf eine moderate Korrelation hin, während ein VIF-Wert über 5 (manchmal auch über 10) auf eine hohe Multikollinearität hinweist, die problematisch sein könnte.
In der Metaanalyse ist die Regressionsanalyse ein sinnvolles Werkzeug, um Zusammenhänge zwischen Studienmerkmalen (Moderatorvariablen) und den Effektstärken zu untersuchen. Sie wird häu... [mehr]