Autokorrelation diagnostizieren - Durbin-Watson-Test geeignet? - Analysieren von Daten in SPSS (18)

// Autokorrelation diagnostizieren - Durbin-Watson-Test geeignet? // Autokorrelation ist die positive oder negative Korrelation der Residuen bei einer linearen Regression. Die nicht erwünschte Folge hieraus sind verzerrte Standardfehler der jeweiligen entsprechenden Regressionskoeffizienten und damit auch fehlerhafte Konfidenzintervalle. Demzufolge ist es wünschenswert, dass die Residuen voneinander unabhängig sind. Prinzipiell schlägt die Literatur häufig zwei Arten der Prüfung auf Autokorrelation der Residuen vor. Zum einen kann dies grafisch mit einem Residuen-Plot geschehen. Hierbei ist eine ungefähr rechteckige Form der Punktewolke erstrebenswert. Auf keinen Fall sollten Muster wie z.B. ein Zick-Zack o.ä. erkennbar sein. Zum anderen wird häufig der Durbin-Watson-Test verwendet. Hierbei ist es aber extrem wichtig zu wissen, dass die Daten eine eigene Ordnung besitzen sollten, also wie z.B. bei Längsschnittdaten einen zeitliche Abfolge besitzen. Der Durbin-Watson-Test ist nämlich sensitiv für die Reihenfolge der Daten, was ich im Video extra zeige, um darauf aufmerksam zu machen. Mit diesem Wissen sollte folglich der Durbin-Watson-Test nicht für Querschnittsdaten verwendet werden. Er eignet nur bei Daten, die seriell, also in einer festen Abfolge vorliegen. Dennoch erkläre ich kurz, welche Werte bei Erfüllung der o.g. Voraussetzung in der Regel akzeptabel sind. Bei Fragen und Anregungen zum Erkennen von Autokorrelation bei der Regression in SPSS nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc ⭐Kanalmitglied⭐ werden: =======================    / @statistikampc_bjoernwalther   Kanal unterstützen? 🙌🏼 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: https://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥ Meine Homepage 💡 ================= https://www.bjoernwalther.com