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Die multiple Regressionsanalyse ist eine fortschrittliche statistische Technik, bei der mehr als ein Schätzer oder eine unabhängige Variable verwendet wird, um die Auswirkungen auf ein einzelnes Ergebnis oder eine abhängige Variable zu untersuchen. Beispielsweise kann ein multiples Regressionsmodell Durchschnittslöhne (abhängige Variable) als Funktion von Alter, Bildung, Geschlecht und Erfahrung (unabhängige Variablen) untersuchen. Die multiple Regression berechnet die Koeffizienten für jede unabhängige Variable. Es schätzt den Effekt einer bestimmten Variablen, während die Effekte anderer konstant bleiben. Excel, ein Tabellenkalkulationsprogramm in Office (Microsofts beliebte Programmsuite), enthält Datenanalysetools, mit denen das Programm mehrere Regressionsanalysen durchführen kann.
Excel für multiple Regression
Schritt 1
Fügen Sie die Daten, die Sie für Ihre Regressionsanalyse verwenden, in eine Excel-Tabelle ein. Sie können sie manuell platzieren oder eine Datendatei aus einer anderen Quelle wie ASCII oder einer anderen Tabelle importieren.
Schritt 2
Aktivieren Sie das Datenanalyse-Tool über das Menü "Add-Ins" und installieren Sie es. Öffnen Sie Excel, klicken Sie auf "Extras" und wählen Sie "Add-Ins" aus dem angezeigten Dropdown-Menü. Ein kleineres Fenster öffnet sich und zeigt eine Reihe von Optionen an. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben "Analysis Toolbox" und klicken Sie auf "OK". Die Datenanalyseoption wird im Werkzeugmenü angezeigt und kann verwendet werden. Wenn Sie Excel 2007 verwenden, können Sie auf das Datenanalyse-Add-In zugreifen, indem Sie auf die Microsoft Office-Schaltfläche in der oberen linken Ecke eines geöffneten Excel-Ordners klicken. Klicken Sie darauf und gehen Sie dann zu "Excel-Optionen". Ein neues Fenster mit einer Reihe von Optionen auf der linken Seite wird angezeigt. Wählen Sie "Add-Ins", wählen Sie "Analysis Toolbox" und klicken Sie auf "OK".
Schritt 3
Klicken Sie in Excel auf das Menü "Extras" und wählen Sie "Datenanalyse" (klicken Sie in Excel 2007 auf die Registerkarte "Daten" und dann auf die Schaltfläche "Datenanalyse"). Ein Fenster mit einem Menü mit Analysewerkzeugen wird geöffnet. Scrollen Sie nach unten zu "Regression" und klicken Sie auf "OK".
Schritt 4
Geben Sie die Werte für die abhängige Variable (Y) und für die unabhängigen Variablen (X) ein, indem Sie auf die entsprechenden Zellen und Spalten in Ihrer Tabelle klicken. Klicken Sie nach Auswahl des Datensatzes zur Eingabe der Analyse auf "OK". Excel führt den Vorgang durch und zeigt die Ergebnisse in einer neuen Tabelle an.
Schritt 5
Untersuchen Sie die Zusammenfassung des Ergebnisses, beginnend mit der Regressionsstatistik oben. Beachten Sie den Wert des R-Quadrats, der besagt, dass der Prozentsatz der Variabilität in der abhängigen Variablen (z. B. Durchschnittslohn) durch das Regressionsmodell erklärt wird. Notieren Sie dann die Werte der Koeffizienten und die entsprechenden t-Statistiken und Signifikanzniveaus. Eine t-Statistik von 2 oder mehr zeigt statistische Signifikanz an, was zeigt, dass die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen wahrscheinlich nicht zufällig ist.
