Korrelationsmatrix und Streudiagrammmatrix als Schnelltest für Multikollinearität in SPSS

// Korrelationsmatrix und Streudiagrammmatrix als Schnelltest für Multikollinearität in SPSS //
Mit einer Korrelationsmatrix und einer Streudiagrammmatrix prüfe ich die unabhängigen Variablen einer multiplen Regression auf Korrelation, was mir für Multikollinearität erste Anhaltspunkte gibt.
Wie dies schnell in SPSS gelingt, zeige ich, indem ich zuerst zeige, wie eine Streudiagrammmatrix einen grafischen Eindruck vermittelt, bevor ich dann mit harten Fakten die Korrelationsmatrix untersuche. Wie bereis in meinem Video zu Multikollinearität angesprochen, ist die Grenze zu beachtenswerter Korrelation zwischen zwei unabhängigen Variablen 0,7, manche Autoren sprechen auch von 0,8. (ausführliches Video zu Multikollinearität, Ursachen und Lösungsmöglichkeiten: • Multikollinearität erk... )
Bei Fragen und Anregungen zu Korrelationsmatrix und Streudiagrammmatrix als Schnelltest für Multikollinearität, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc
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[@psybou5143]

Hallo, Kann man Geschlecht (nominal) mit in eine solche Matrix integrieren?

[@ElisaS-ew4zj]

Hallo. Wenn ich meine Prädiktorvariablen die nominal sind (und eine davon metrisch ist), wie könnte ich eine solche Korrelationsmatrix dann berechnen, mit Eta? Oder wird das dann anders dargestellt? Ich versuche einige meiner unabhängigen Variablen aus einem Regressionsmodell auszuschließen, da das Modell etwas überladen ist und ich mglw. Overfitting vorliegen habe. Ganz

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, bei einer nominalen und einer metrischen Variable gibt es nur sehr eingeschränkt hilfreiche Grafiken. Du kannst zwar im Streudiagramm erkennen, bei welchen Ausprägungen der nominalen Variable, welche metrischen Werte existieren, aber eine zahlenmäßige Korrelation lässt sich nur mit Eta² ausdrücken. Die nominalen Variablen untereinander können mit Kreuztabellen und Chi² auf (Un)Abhängigkeit getestet werden. Aber generell gilt hier: wenn in der Grundgesamtheit ein solcher Zusammenhang unter den UV erwartbar ist, ist eher konzeptionell über einen Ausschluss im Vorfeld zu diskutieren, um Overfitting zu vermeiden. Viele Grüße, Björn.

[@ElisaS-ew4zj]

@@StatistikamPC_BjoernWalther ganz lieben Dank, Björn - und sorry für die späte Antwort. Ich habe leider deine Antwort erst sehr spät registriert .. 🙈

[@layz1237]

Hallo! Ich habe in meiner Analyse mehrere metrisch, ordinal und auch nominal skalierte unabhängige Variablen, die ich auf Multikollinearität testen möchte. Gibt es dafür ein sinnvolles Verfahren, dass alle Variablen gleichzeitig einbezieht (analog zur Korrelationsmatrix), oder müssen einzelne Variablen hinsichtlich ihres Zusammenhangs untersucht werden? Vielen Dank und viele Grüße!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, hast du schon mal hier geschaut: kzbin.info/www/bejne/gmLVmad6nKeBoZY Viele Grüße, Björn.

[@HimbeereundZitrone]

hi. Woran könnte es liegen, dass ich ausgewählte Variablen nicht ins Diagramm-Feld verschieben kann?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo HimbeereundZitrone, das liegt wohl daran, dass deine Variablen nicht ein metrisches Messniveau haben. Viele Grüße, Björn.

[@werderaner7092]

Hallo! Kann ich denn überhaupt auf Multikollinearität prüfen, wenn ich Ordinale und metrisch skalierte unabhängige Variablen habe? LG

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Werderaner, das ist kein Problem. Man kann auf Korrelation bzw. Multikolliniearität mit dem Spearman-Korrelationskoeffizient prüfen. Die VIF-Werte funktionieren auch: kzbin.info/www/bejne/gmLVmad6nKeBoZY Viele Grüße, Björn.