Regressionsanalyse in SPSS – wie interpretiert man die Ergebnisse

Was ist Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ermöglicht:

• Vorhersage von Werten der abhängigen Variable
• Bewertung des Einflusses unabhängiger Variablen
• Testen der statistischen Signifikanz des Modells

Am häufigsten wird die lineare Regression verwendet, die einen linearen Zusammenhang zwischen Variablen voraussetzt.

Wichtige Teile des SPSS-Outputs

SPSS liefert mehrere zentrale Tabellen:

• Model Summary
• ANOVA
• Coefficients

Model Summary – erklärte Varianz

Die Tabelle enthält:

• R
• R² (Bestimmtheitsmaß)
• Adjusted R²

Interpretation:

• R² = 0,25 → 25 % der Varianz werden erklärt
• höheres R² → besseres Modell

ANOVA – Signifikanz des Modells

Die ANOVA-Tabelle zeigt, ob das Modell insgesamt signifikant ist.

Interpretation:

• p < 0,05 → signifikant
• p < 0,001 → hochsignifikant

Beispiel:

F = 15,32, p < 0,001
→ Modell ist signifikant

Coefficients – Interpretation der Prädiktoren

Diese Tabelle ist entscheidend.

Enthält:

• B
• Beta
• t
• p

B-Koeffizient

Zeigt die Veränderung der abhängigen Variable bei Veränderung der unabhängigen Variable um eine Einheit.

Beta

Standardisierter Koeffizient → Vergleich der Bedeutung von Variablen

p-Wert

• p < 0,001 → hochsignifikant
• p < 0,05 → signifikant
• p > 0,05 → nicht signifikant

Multikollinearität

Wichtige Kennwerte:

• VIF
• Tolerance

Interpretation:

• VIF < 5 → unproblematisch
• VIF > 10 → kritisch

Voraussetzungen der Regression

• Normalverteilung der Residuen
• Linearität
• Homoskedastizität
• keine Multikollinearität

Formulierung der Ergebnisse

Beispiel:

Die lineare Regressionsanalyse zeigt, dass das Modell signifikant ist (F = 15,32, p < 0,001) und 25 % der Varianz erklärt (R² = 0,25). Der Prädiktor zeigt einen signifikanten positiven Effekt (β = 0,32, p < 0,001).

Der Autor bleibt verantwortlich für die finale Interpretation der Ergebnisse.
Ich bereite die statistischen Ergebnisse vor und schlage deren Darstellung im Text vor.

Häufige Fehler

• falsche Interpretation von R²
• Ignorieren der Voraussetzungen
• Fokus nur auf p-Werte

Fazit

Die Regressionsanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, erfordert jedoch eine korrekte Interpretation aller Output-Komponenten.

Zitierweise (APA)

Miljko, L. (2025). Regressionsanalyse in SPSS – wie interpretiert man die Ergebnisse. Statistische Beratung.
Abgerufen von: https://statistischeberatung.de

Keywords

Regressionsanalyse SPSS, lineare Regression, Interpretation SPSS, R Quadrat, Beta Koeffizient

Meta-Text

Lernen Sie, wie man Regressionsanalysen in SPSS interpretiert. Verständlicher Leitfaden mit R², ANOVA und Koeffizienten.