Multiple Regressionsanalyse
Die multiple Regressionsanalyse ist eine statistische Methode zur Modellierung der Beziehung zwischen einer kontinuierlichen abhängigen Variable und zwei oder mehr unabhängigen Variablen (Prädiktoren). Ursprünglich aus den Arbeiten von Gauss im frühen 19. Jahrhundert stammend und von Draper und Smith (1966) formalisiert, schätzt sie lineare Gleichungen, die Ergebnisse aus mehreren Prädiktoren vorhersagen, während sie störende Beziehungen berücksichtigt, was sie in der Epidemiologie, Wirtschaftswissenschaft, Psychologie und klinischen Forschung unverzichtbar macht.
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Quellen
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. link ↗
- Marquardt, D. W. (1980). You should standardize the independent variables in your regression models. Discussion of a paper by G. David Knottnerus. Journal of the American Statistical Association, 75(369), 87–91. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/research-statistics/multiple-regression-analysis
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