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Die Einflüsse der Klassifikation auf lineare Regressionsschätzungen

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Jürgen Frechen

Die Methoden der linearen Regressionsanalyse stellen ein wichtiges Instrument zur statistischen Absicherung fachwissenschaftlicher Hypothesen in vielen Wissenschaftsdisziplinen dar. Werden diese Berechnungen auf Basis von klassifiziertem Datenmaterial vorgenommen, so bleibt dies nicht ohne Konsequenzen für die Parameterschätzung. Nach Einführung geeigneter Punkt- sowie Intervallschätzverfahren im Falle gruppierter Angaben, beinhaltet diese Arbeit qualitative sowie quantitative Analysen zu den Einflüssen des Klassenbildungsprozesses. Es wird gezeigt, dass systematische sowie zufällige Schätzfehler in Folge der Gruppierung auftreten. Damit einher geht ein Verlust an Zuverlässigkeit der Regressionsschätzung.
Aus dem Inhalt: Abgrenzung des Untersuchungsziels – Das Analysemodell – Die Einflüsse der Klassifizierung auf Parameterschätzungen im klassischen linearen Modell der Normalregression – Die Klassenbildung in den Anwendungen.