Eine weitere Voraussetzung für die Anwendbarkeit des Regressionsmodells ist die Abwesenheit von Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen. Das bedeutet, daß sich ein Regressor nicht als Linearkombination der übrigen Regressoren darstellen lassen darf. Multikollinearität wird erst dann zum Problem, wenn eine starke lineare Abhängigkeit zwischen den Regressoren besteht.[1] Bei zwei Regressoren reicht es aus, anhand der Korrelationsmatrix zu überprüfen, ob Korrelationen bestehen. Bei drei oder mehr Regressoren läßt sich dieses Kriterium durch die Auswertung der Toleranzen der Regressoren klären. Diese berechnen sich aus: 1-Bestimmtheitsmaß einer Regressionsanalyse aller unabhängigen Variablen mit der jeweils zu untersuchenden unabhängigen Variablen als Regressand und den übrigen unabhängigen Variablen als Regressoren. Toleranzen nahe null deuten auf eine Multikollinearität der unabhängigen Variablen der eigentlichen Regressionsanalyse hin.[2]
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weiblich |
männlich |
Regression
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Regressoren
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Toleranz
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Toleranz
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1.a
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GEWTR_1 ABWPOURX REIZBEX1
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.963218 .961361 .961361
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.914029 .983572 .909303
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1.b
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GEWTR_1 ABWPOURX REIZBEX1 INVOLV_X
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.833641 .940086 .957451 .814981
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.784801 .967400 .904410 .765636
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2.a
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GEWTR_2 KONURS_X RISLUSX1
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.972883 .990093 .974331
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.956431 .992608 .949542
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2.b
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GEWTR_2 KONURS_X RISLUSX1 INVOLV_X
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.701395 .988905 .962020 .720584
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.786629 .991166 .945452 .803569
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6.
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GEWTR_1 ABWPOURX REIZBEX1
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.963218 .993834 .961361
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.914029 .983572 .909303
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Tab. 2 (Toleranzen)
„Eine exakte Grenze für ‚ernsthafte Multikollinearität‘ läßt sich nicht angeben.“[3] Bei derart hohen Werten, wie sie sich in der oben abgedruckten Übersicht finden, kann eine starke Kollinearität ausgeschlossen werden. Auffällig sind lediglich die Werte des Involvements und die Werte der Gewöhnung, wenn das Involvement mit in die Untersuchung einbezogen wird. Im weiteren wird davon ausgegangen, daß keine Multikollinearität zwischen den unabhängigen Variablen besteht.
[1] vgl.: Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (1994), S. 33
[2] vgl.: Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (1994), S. 41
[3] Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. (1994), S. 42