Regressionsanalyse in SPSS – wie interpretiert man die Ergebnisse

Die Regressionsanalyse gehört zu den am häufigsten verwendeten statistischen Methoden in wissenschaftlichen Arbeiten, einschließlich Bachelor-, Master- und Doktorarbeiten. Ihr Hauptziel ist es, den Zusammenhang zwischen einer abhängigen (Kriteriums-)Variable und einer oder mehreren unabhängigen (Prädiktor-)Variablen zu untersuchen.

In diesem Leitfaden wird erläutert, wie die Ergebnisse einer Regressionsanalyse in SPSS interpretiert werden, mit besonderem Fokus auf die wichtigsten Output-Tabellen und deren Bedeutung.

Statistik Leitfäden – SPSS, AMOS und Datenanalyse

Die statistische Datenanalyse ist ein zentraler Bestandteil moderner wissenschaftlicher und geschäftlicher Forschung. Ohne die korrekte Anwendung statistischer Methoden und eine fundierte Interpretation der Ergebnisse sind zuverlässige und valide Schlussfolgerungen nicht möglich.

Pearson- und Spearman-Korrelation – Interpretation der Ergebnisse

Die Korrelationsanalyse ist eine grundlegende statistische Methode zur Untersuchung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Die am häufigsten verwendeten Koeffizienten sind der Pearson-Korrelationskoeffizient (r) und der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient (ρ).

Beide Koeffizienten nehmen Werte im Bereich von -1 bis +1 an, wobei das Vorzeichen die Richtung und der Betrag die Stärke des Zusammenhangs angibt (Mukaka, 2012).