Das Skript erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode). Zudem gibt das Skript eine Einführung in die logistische Regressionsanalyse mit Maximum-Likelihood-Schätzverfahren (ML-Methode). In der Darstellung wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch
werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen verdeutlicht (u.a. bei Determinationskoeffizienten und standardisierten Regressionskoeffizienten). Über das bi- und multivariate Grundmodell der Regressionsanalyse hinaus werden erweiterte Verfahren wie z.B. Teststärkeanalysen, Regression mit Dummy-Variablen sowie sequenzielle Analysemethoden vorgestellt. Zusätzlich werden Modellschätzungen mit Moderator- und Mediatorvariablen erläutert.
Die Form der Darstellung ist praxisorientiert. Alle Verfahren werden an Beispielen erläutert (inkl. der dazu erforderlichen SPSS-Anweisungen).

Das Skript erläutert die Durchführung und Interpretation von klassischen Regressionsanalysen (nach der OLS-Methode). Zudem gibt das Skript eine Einführung in die logistische Regressionsanalyse mit Maximum-Likelihood-Schätzverfahren (ML-Methode). In der Darstellung wird insbesondere auf die Überprüfung der Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsschätzungen eingegangen. Auch
werden typische Fehlschlüsse und häufig anzutreffende Fehlinterpretationen verdeutlicht (u.a. bei Determinationskoeffizienten und standardisierten Regressionskoeffizienten). Über das bi- und multivariate Grundmodell der Regressionsanalyse hinaus werden erweiterte Verfahren wie z.B. Teststärkeanalysen, Regression mit Dummy-Variablen sowie sequenzielle Analysemethoden vorgestellt. Zusätzlich werden Modellschätzungen mit Moderator- und Mediatorvariablen erläutert.
Die Form der Darstellung ist praxisorientiert. Alle Verfahren werden an Beispielen erläutert (inkl. der dazu erforderlichen SPSS-Anweisungen).