{"id":1010005,"date":"2019-03-14T22:43:49","date_gmt":"2019-03-15T05:43:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/regressionsanalyse-definition-arten-verwendung-vorteile\/"},"modified":"2025-02-13T23:07:15","modified_gmt":"2025-02-14T06:07:15","slug":"regressionsanalyse-definition-arten-verwendung-vorteile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/regressionsanalyse-definition-arten-verwendung-vorteile\/","title":{"rendered":"Regressionsanalyse: Definition, Arten, Verwendung & Vorteile"},"content":{"rendered":"\n

Die Regressionsanalyse ist vielleicht eine der am h\u00e4ufigsten verwendeten statistischen Methoden zur Untersuchung oder Sch\u00e4tzung der Beziehung zwischen einer Reihe von unabh\u00e4ngigen und abh\u00e4ngigen Variablen. Bei der statistischen Analyse<\/a> ist die Unterscheidung zwischen kategorischen Daten und numerischen Daten<\/a> von wesentlicher Bedeutung, da kategorische Daten eindeutige Kategorien oder Bezeichnungen beinhalten, w\u00e4hrend numerische Daten aus messbaren Gr\u00f6\u00dfen bestehen. <\/p>\n\n

Sie wird auch als Sammelbegriff f\u00fcr verschiedene Datenanalysetechniken<\/a> verwendet, die in einer qualitativen Forschungsmethode<\/a> zur Modellierung und Analyse zahlreicher Variablen eingesetzt werden. Bei der Regressionsmethode ist die abh\u00e4ngige Variable ein Pr\u00e4diktor oder ein erkl\u00e4rendes Element, und die abh\u00e4ngige Variable ist das Ergebnis oder eine Antwort auf eine bestimmte Frage. <\/p>\n\n

LERNEN SIE \u00dcBER:<\/strong><\/em> Statistische Analysemethoden<\/a><\/em><\/p>\n\n

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Inhalt Index<\/p>\n\n

    \n\t
  1. Definition der Regressionsanalyse<\/a><\/li>\n\t
  2. Arten der Regressionsanalyse<\/a><\/li>\n\t
  3. Anwendung der Regressionsanalyse in der Marktforschung<\/a><\/li>\n\t
  4. Wie gewinnt die Regressionsanalyse Erkenntnisse aus Umfragen?<\/a><\/li>\n\t
  5. Vorteile der Verwendung der Regressionsanalyse in einer Online-Umfrage<\/a><\/li>\n\t
  6. Fazit<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n

    Definition der Regressionsanalyse<\/h2>\n\n

    Die Regressionsanalyse wird h\u00e4ufig zur Modellierung oder Analyse von Daten verwendet. Die meisten Umfrageanalysten verwenden sie, um die Beziehung zwischen den Variablen zu verstehen, die dann zur Vorhersage des genauen Ergebnisses genutzt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

    Beispiel: Angenommen, ein Unternehmen, das Erfrischungsgetr\u00e4nke herstellt, m\u00f6chte seine Produktionsst\u00e4tte an einen neuen Standort verlegen. Bevor es loslegt, m\u00f6chte das Unternehmen sein Umsatzmodell und die verschiedenen Faktoren, die sich darauf auswirken k\u00f6nnten, analysieren. Daher f\u00fchrt das Unternehmen eine Online-Umfrage<\/a> mit einem speziellen Fragebogen durch. <\/p>\n\n

    Nach der Verwendung der Regressionsanalyse wird es f\u00fcr das Unternehmen einfacher, die Umfrageergebnisse zu analysieren und die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen wie Strom und Umsatz zu verstehen – hier ist der Umsatz die abh\u00e4ngige Variable.<\/p>\n\n

    LERNEN \u00dcBER:<\/strong> Ebene der Analyse<\/a><\/em><\/p>\n\n

    Dar\u00fcber hinaus hilft das Verst\u00e4ndnis der Beziehung zwischen verschiedenen unabh\u00e4ngigen Variablen wie der Preisgestaltung, der Anzahl der Mitarbeiter und der Logistik mit dem Umsatz dem Unternehmen, die Auswirkungen der verschiedenen Faktoren auf Umsatz und Gewinn abzusch\u00e4tzen.<\/p>\n\n

    Umfrageforscher verwenden diese Technik h\u00e4ufig, um eine Korrelation zwischen verschiedenen Variablen von Interesse zu untersuchen und zu finden. Sie bietet die M\u00f6glichkeit, den Einfluss verschiedener unabh\u00e4ngiger Variablen auf eine abh\u00e4ngige Variable zu messen. <\/p>\n\n

    Insgesamt erspart die Regressionsanalyse den Forschern zus\u00e4tzlichen Aufwand, mehrere unabh\u00e4ngige Variablen in Tabellen anzuordnen und ihre Wirkung auf eine abh\u00e4ngige Variable zu testen oder zu berechnen. Verschiedene Arten von analytischen Forschungsmethoden<\/a> werden h\u00e4ufig eingesetzt, um neue Gesch\u00e4ftsideen<\/a> zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. <\/p>\n\n

    Ein kostenloses Konto erstellen<\/strong><\/a><\/p>\n\n

    Arten der Regressionsanalyse<\/h2>\n\n

    Forscher lernen in der Regel zuerst die lineare und die logistische Regression. Aufgrund der weiten Verbreitung dieser beiden Methoden und ihrer einfachen Anwendung denken viele Analysten, dass es nur zwei Arten von Modellen gibt. Jedes Modell hat seine eigenen Besonderheiten und F\u00e4higkeiten, wenn bestimmte Bedingungen erf\u00fcllt sind. <\/p>\n\n

    In diesem Blog werden die sieben gebr\u00e4uchlichen Methoden der multiplen Regressionsanalyse erl\u00e4utert, die zur Interpretation der ausgez\u00e4hlten Daten in verschiedenen Formaten verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n

    01. Lineare Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Sie ist eine der bekanntesten Modellierungstechniken, da sie zu den ersten Elite-Methoden der Regressionsanalyse geh\u00f6rt, die von den Menschen beim Erlernen der pr\u00e4diktiven Modellierung aufgegriffen wurde. Hier ist die abh\u00e4ngige Variable kontinuierlich, und die unabh\u00e4ngige Variable ist h\u00e4ufiger kontinuierlich oder diskret mit einer linearen Regressionslinie. <\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass es bei der multiplen linearen Regression mehr als eine unabh\u00e4ngige Variable gibt als bei der einfachen linearen Regression. Daher sollte die lineare Regression nur dann verwendet werden, wenn eine lineare Beziehung zwischen der unabh\u00e4ngigen und der abh\u00e4ngigen Variable besteht. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Ein Unternehmen kann die lineare Regression nutzen, um die Wirksamkeit von Marketingkampagnen, Preisgestaltung und Werbeaktionen auf den Absatz eines Produkts zu messen. Nehmen wir an, ein Unternehmen, das Sportartikel verkauft, m\u00f6chte herausfinden, ob die Mittel, die es in das Marketing und das Branding seiner Produkte investiert hat, sich gelohnt haben oder nicht. <\/p>\n\n

    Die lineare Regression ist die beste statistische Methode zur Interpretation der Ergebnisse. Das Beste an der linearen Regression ist, dass sie auch dabei hilft, die undurchsichtigen Auswirkungen der einzelnen Marketing- und Branding-Aktivit\u00e4ten zu analysieren und gleichzeitig das Potenzial der einzelnen Komponenten zur Regulierung der Verk\u00e4ufe zu kontrollieren. <\/p>\n\n

    Wenn das Unternehmen zwei oder mehr Werbekampagnen gleichzeitig durchf\u00fchrt, eine im Fernsehen und zwei im Radio, dann kann die lineare Regression leicht den unabh\u00e4ngigen und kombinierten Einfluss der gemeinsamen Durchf\u00fchrung dieser Werbung analysieren.<\/p>\n\n

    LERNEN SIE \u00dcBER:<\/strong> Datenanalyse-Projekte<\/a><\/p>\n\n

    02. Logistische Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Die logistische Regression wird h\u00e4ufig verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs oder Misserfolgs eines Ereignisses zu bestimmen. Die logistische Regression wird immer dann verwendet, wenn die abh\u00e4ngige Variable bin\u00e4r ist, wie 0\/1, Wahr\/Falsch oder Ja\/Nein. Man kann also sagen, dass die logistische Regression dazu verwendet wird, entweder die geschlossenen Fragen<\/a> in einer Umfrage oder die Fragen, die numerische Antworten in einer Umfrage erfordern, zu analysieren. <\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass die logistische Regression nicht wie die lineare Regression eine lineare Beziehung zwischen einer abh\u00e4ngigen und einer unabh\u00e4ngigen Variable voraussetzt. Die logistische Regression wendet eine nicht-lineare logarithmische Transformation zur Vorhersage des Quotenverh\u00e4ltnisses an. Daher kann sie problemlos mit verschiedenen Arten von Beziehungen zwischen einer abh\u00e4ngigen und einer unabh\u00e4ngigen Variable umgehen. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Die logistische Regression wird h\u00e4ufig zur Analyse kategorischer Daten<\/a> verwendet, insbesondere f\u00fcr bin\u00e4re Antwortdaten bei der Modellierung von Gesch\u00e4ftsdaten. H\u00e4ufiger wird die logistische Regression verwendet, wenn die abh\u00e4ngige Variable kategorisch ist, z.B. um vorherzusagen, ob die von einer Person gemachten Gesundheitsangaben echt(1) oder betr\u00fcgerisch sind, um zu verstehen, ob der Tumor b\u00f6sartig ist(1) oder nicht. <\/p>\n\n

    Unternehmen nutzen die logistische Regression, um vorherzusagen, ob die Verbraucher einer bestimmten Bev\u00f6lkerungsgruppe ihr Produkt kaufen oder bei der Konkurrenz einkaufen werden, und zwar auf der Grundlage von Alter, Einkommen, Geschlecht, Ethnie, Wohnsitz, fr\u00fcherem Kauf usw.<\/p>\n\n

    03. Polynomiale Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Die polynomiale Regression wird in der Regel zur Analyse krummliniger Daten verwendet, wenn die Potenz einer unabh\u00e4ngigen Variable gr\u00f6\u00dfer als 1 ist. Bei dieser Regressionsanalysemethode ist die Best-Fit-Linie nie eine „gerade Linie“, sondern immer eine „Kurvenlinie“, die in die Datenpunkte passt. <\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass die polynomiale Regression besser geeignet ist, wenn zwei oder mehr Variablen Exponenten haben und einige nicht.<\/p>\n\n

    Dar\u00fcber hinaus kann es nicht-linear trennbare Daten modellieren und bietet die Freiheit, den genauen Exponenten f\u00fcr jede Variable zu w\u00e4hlen, und das bei voller Kontrolle \u00fcber die verf\u00fcgbaren Modellierungsfunktionen.<\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    In Kombination mit der Response Surface Analysis gilt die polynomiale Regression als eine der ausgefeilten statistischen Methoden, die h\u00e4ufig in der Multisource-Feedbackforschung eingesetzt werden. Die polynomiale Regression wird vor allem in der Finanz- und Versicherungsbranche verwendet, wo die Beziehung zwischen abh\u00e4ngigen und unabh\u00e4ngigen Variablen krummlinig ist. <\/p>\n\n

    Angenommen, eine Person m\u00f6chte ihre Ausgaben planen, indem sie ermittelt, wie lange sie braucht, um eine bestimmte Summe zu verdienen. Die polynomiale Regression kann unter Ber\u00fccksichtigung des Einkommens und der voraussichtlichen Ausgaben leicht die genaue Zeit bestimmen, die er\/sie arbeiten muss, um diesen bestimmten Betrag zu verdienen. <\/p>\n\n

    04. Schrittweise Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Dabei handelt es sich um einen halbautomatischen Prozess, bei dem ein statistisches Modell entweder durch Hinzuf\u00fcgen oder Entfernen der abh\u00e4ngigen Variable auf Basis der t-Statistiken ihrer gesch\u00e4tzten Koeffizienten erstellt wird.<\/p>\n\n

    Wenn Sie die schrittweise Regression richtig anwenden, haben Sie mehr Daten zur Verf\u00fcgung als mit jeder anderen Methode. Sie funktioniert gut, wenn Sie mit einer gro\u00dfen Anzahl von unabh\u00e4ngigen Variablen arbeiten. Sie nimmt lediglich eine Feinabstimmung des Modells der Analyseeinheit<\/a> vor, indem sie die Variablen nach dem Zufallsprinzip ansteuert. <\/p>\n\n

    Die schrittweise Regressionsanalyse wird empfohlen, wenn es mehrere unabh\u00e4ngige Variablen gibt, wobei die Auswahl der unabh\u00e4ngigen Variablen automatisch ohne menschliches Eingreifen erfolgt.<\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass bei der schrittweisen Regressionsmodellierung die Variable zu der Gruppe der erkl\u00e4renden<\/a> Variablen hinzugef\u00fcgt oder von ihr abgezogen wird. Die Menge der hinzugef\u00fcgten oder entfernten Variablen wird in Abh\u00e4ngigkeit von der Teststatistik des gesch\u00e4tzten Koeffizienten ausgew\u00e4hlt. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Nehmen wir an, Sie haben eine Reihe unabh\u00e4ngiger Variablen wie Alter, Gewicht, K\u00f6rperoberfl\u00e4che, Dauer des Bluthochdrucks, Basalpuls und Stressindex, anhand derer Sie deren Einfluss auf den Blutdruck analysieren m\u00f6chten.<\/p>\n\n

    Bei der schrittweisen Regression wird automatisch die beste Teilmenge der unabh\u00e4ngigen Variablen ausgew\u00e4hlt. Dabei wird entweder zun\u00e4chst keine Variable ausgew\u00e4hlt, um dann weiterzugehen (indem eine Variable nach der anderen hinzugef\u00fcgt wird), oder es wird mit allen Variablen im Modell begonnen und dann r\u00fcckw\u00e4rts vorgegangen (indem eine Variable nach der anderen entfernt wird).<\/p>\n\n

    Mithilfe der Regressionsanalyse k\u00f6nnen Sie also die Auswirkungen jeder einzelnen oder einer Gruppe von Variablen auf den Blutdruck berechnen.<\/p>\n\n

    05. Ridge-Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Die Ridge-Regression basiert auf einer gew\u00f6hnlichen Methode der kleinsten Quadrate, die zur Analyse von Daten mit Multikollinearit\u00e4t (Daten, bei denen die unabh\u00e4ngigen Variablen stark korreliert sind) verwendet wird. Kollinearit\u00e4t kann als eine nahezu lineare Beziehung zwischen Variablen erkl\u00e4rt werden. <\/p>\n\n

    Wenn Multikollinearit\u00e4t vorliegt, sind die Sch\u00e4tzungen der kleinsten Quadrate unverzerrt, aber wenn die Differenz zwischen ihnen gr\u00f6\u00dfer ist, dann kann sie weit vom wahren Wert entfernt sein. Bei der Ridge-Regression werden die Standardfehler jedoch eliminiert, indem den Regressionssch\u00e4tzungen ein gewisser Grad an Verzerrung hinzugef\u00fcgt wird, um zuverl\u00e4ssigere Sch\u00e4tzungen zu erhalten. <\/p>\n\n

    Wenn Sie m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie sich auch in unserem Blog \u00fcber Selection Bias<\/a> informieren.<\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass die durch die Ridge-Regression abgeleiteten Annahmen denen der kleinsten quadratischen Regression \u00e4hneln, der einzige Unterschied ist die Normalit\u00e4t. Obwohl der Wert des Koeffizienten bei der Ridge-Regression eingeschr\u00e4nkt ist, erreicht er nie den Wert Null, was darauf hindeutet, dass die Variablen nicht ausgew\u00e4hlt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Angenommen, Sie sind begeistert von zwei Gitarristen, die auf einer Veranstaltung in Ihrer N\u00e4he auftreten, und Sie gehen hin, um sich ihren Auftritt anzusehen, um herauszufinden, wer der bessere Gitarrist ist. Doch als der Auftritt beginnt, stellen Sie fest, dass beide gleichzeitig schwarze und blaue Noten spielen. <\/p>\n\n

    Ist es m\u00f6glich, den besten Gitarristen herauszufinden, der den gr\u00f6\u00dften Einfluss auf den Klang hat, wenn beide laut und schnell spielen? Da beide Gitarristen unterschiedliche Noten spielen, ist es wesentlich schwieriger, sie zu unterscheiden. Dies ist der beste Fall von Multikollinearit\u00e4t, die die Standardfehler der Koeffizienten tendenziell erh\u00f6ht. <\/p>\n\n

    Die Ridge-Regression befasst sich mit der Multikollinearit\u00e4t in solchen F\u00e4llen und beinhaltet eine Verzerrungs- oder Schrumpfungssch\u00e4tzung, um die Ergebnisse abzuleiten.<\/p>\n\n

    06. Lasso-Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) \u00e4hnelt der Ridge-Regression, verwendet jedoch eine absolute Verzerrung anstelle der quadratischen Verzerrung, die bei der Ridge-Regression verwendet wird.<\/p>\n\n

    Sie wurde bereits 1989 als Alternative zur traditionellen Kleinste-Quadrate-Sch\u00e4tzung entwickelt, um die meisten Probleme im Zusammenhang mit der \u00dcberanpassung bei Daten mit einer gro\u00dfen Anzahl unabh\u00e4ngiger Variablen zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n

    Lasso kann beides – die Auswahl von Variablen und deren Regularisierung zusammen mit einem weichen Schwellenwert – durchf\u00fchren. Die Anwendung der Lasso-Regression erleichtert die Ableitung einer Teilmenge von Pr\u00e4diktoren, die den Vorhersagefehler bei der Analyse einer quantitativen Antwort minimieren. <\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass Regressionskoeffizienten, die nach der Schrumpfung den Wert Null erreichen, aus dem Lasso-Modell ausgeschlossen werden. Im Gegenteil, Regressionskoeffizienten mit einem Wert von mehr als Null sind stark mit den Antwortvariablen assoziiert, wobei die erkl\u00e4renden Variablen entweder quantitativ, kategorial oder beides sein k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Angenommen, ein Automobilunternehmen m\u00f6chte eine Forschungsanalyse zum durchschnittlichen Kraftstoffverbrauch von Autos in den USA durchf\u00fchren. Als Stichproben w\u00e4hlten sie 32 Automodelle und 10 Merkmale des Automobildesigns – Anzahl der Zylinder, Hubraum, Bruttopferdest\u00e4rken, Hinterachs\u00fcbersetzung, Gewicht, \u00bc-Meile-Zeit, vs. Motor, Getriebe, Anzahl der G\u00e4nge und Anzahl der Vergaser. <\/p>\n\n

    Wie Sie sehen k\u00f6nnen, ist eine Korrelation zwischen der Antwortvariablen mpg (miles per gallon) und einigen Variablen wie Gewicht, Hubraum, Anzahl der Zylinder und Pferdest\u00e4rken extrem korreliert. Das Problem kann mit dem glmnet-Paket in R und der Lasso-Regression f\u00fcr die Merkmalsauswahl analysiert werden. <\/p>\n\n

    07. Elastisches Netz – Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Es ist eine Mischung aus Ridge- und Lasso-Regressionsmodellen, die mit L1- und L2-Normen trainiert wurden. Das elastische Netz bewirkt einen Gruppierungseffekt, bei dem stark korrelierte Pr\u00e4diktoren dazu neigen, gemeinsam in das Modell hinein- bzw. aus ihm herauszufallen. Die Verwendung des Regressionsmodells mit elastischem Netz wird empfohlen, wenn die Anzahl der Pr\u00e4diktoren weitaus gr\u00f6\u00dfer ist als die Anzahl der Beobachtungen. <\/p>\n\n

    Bitte beachten Sie, dass das Modell der elastischen Netzregression als Alternative zum Lasso-Regressionsmodell entstanden ist, da der Variablenbereich des Lassos zu stark von den Daten abh\u00e4ngig war, was es instabil machte. Durch die Verwendung der elastischen Netzregression waren die Statistiker in der Lage, die Nachteile der Ridge- und Lassoregression zu \u00fcberbr\u00fccken, um das Beste aus beiden Modellen herauszuholen. <\/p>\n\n

    Beispiel<\/h4>\n\n

    Ein klinisches Forschungsteam, das Zugang zu einem Microarray-Datensatz \u00fcber Leuk\u00e4mie (LEU) hatte, war daran interessiert, eine diagnostische Regel auf der Grundlage des Expressionsniveaus der vorgelegten Genproben zu erstellen, um die Art der Leuk\u00e4mie vorherzusagen. Der Datensatz, den sie hatten, bestand aus einer gro\u00dfen Anzahl von Genen und wenigen Proben. <\/p>\n\n

    Au\u00dferdem erhielten sie einen bestimmten Satz von Proben, die als Trainingsproben verwendet werden sollten, von denen einige mit Leuk\u00e4mie Typ 1 (akute lymphatische Leuk\u00e4mie) und einige mit Leuk\u00e4mie Typ 2 (akute myeloische Leuk\u00e4mie) infiziert waren.<\/p>\n\n

    Die Modellanpassung und die Auswahl der Tuning-Parameter durch zehnfachen CV wurden mit den Trainingsdaten durchgef\u00fchrt. Dann verglichen sie die Leistung dieser Methoden, indem sie den mittleren quadratischen Fehler der Vorhersage anhand der Testdaten berechneten, um die erforderlichen Ergebnisse zu erhalten. <\/p>\n\n

    Anwendung der Regressionsanalyse in der Marktforschung<\/h2>\n\n

    Eine Marktforschungsumfrage konzentriert sich auf drei Hauptmatrizen: Kundenzufriedenheit<\/a>, Kundentreue<\/a> und Kundenbef\u00fcrwortung<\/a>. Denken Sie daran, dass diese Matrizen zwar etwas \u00fcber den Zustand und die Absichten der Kunden aussagen, aber nicht dar\u00fcber, wie man die Lage verbessern kann. Daher ist ein detaillierter Fragebogen<\/a>, mit dem die Verbraucher nach den Gr\u00fcnden f\u00fcr ihre Unzufriedenheit befragt werden, definitiv ein Weg, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen. <\/p>\n\n

    Es hat sich jedoch gezeigt, dass es den Menschen oft schwer f\u00e4llt, ihre Motivation oder Demotivation darzulegen oder ihre Zufriedenheit oder Unzufriedenheit zu beschreiben. Au\u00dferdem messen die Menschen einigen rationalen Faktoren wie dem Preis, der Verpackung usw. immer eine \u00fcberm\u00e4\u00dfige Bedeutung bei. Insgesamt fungiert es als pr\u00e4diktives Analyse- und Prognoseinstrument in der Marktforschung. <\/p>\n\n

    Wenn sie als Prognoseinstrument eingesetzt wird, kann die Regressionsanalyse die Verkaufszahlen eines Unternehmens bestimmen, indem sie externe Marktdaten mit einbezieht. Ein multinationales Unternehmen f\u00fchrt eine Marktforschungsstudie<\/a> durch, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren wie BIP (Bruttoinlandsprodukt), CPI (Verbraucherpreisindex) und anderer \u00e4hnlicher Faktoren auf sein Umsatzmodell zu verstehen. <\/p>\n\n

    Offensichtlich wurde die Regressionsanalyse unter Ber\u00fccksichtigung der prognostizierten Marketing-Indikatoren verwendet, um einen vorl\u00e4ufigen Umsatz vorherzusagen, der in zuk\u00fcnftigen Quartalen und sogar in zuk\u00fcnftigen Jahren erzielt werden wird. Je weiter Sie jedoch in die Zukunft gehen, desto unzuverl\u00e4ssiger werden die Daten und desto gr\u00f6\u00dfer wird die Fehlerspanne<\/a>. <\/p>\n\n

    Fallstudie zur Anwendung der Regressionsanalyse<\/h3>\n\n

    Ein Unternehmen, das Wasseraufbereitungsanlagen herstellt, wollte die Faktoren verstehen, die zur Beliebtheit der Marke f\u00fchren. Die Umfrage war das beste Medium, um bestehende und potenzielle Kunden zu erreichen. Es wurde eine gro\u00df angelegte Verbraucherumfrage geplant und ein diskreter Fragebogen mit dem besten Umfragetool<\/a> erstellt. <\/p>\n\n

    In der Umfrage wurde eine Reihe von Fragen zur Marke, zur Beliebtheit, zur Zufriedenheit und zur wahrscheinlichen Unzufriedenheit gestellt. Nachdem wir optimale Antworten auf die Umfrage erhalten hatten, wurde eine Regressionsanalyse durchgef\u00fchrt, um die zehn wichtigsten Faktoren, die f\u00fcr die Markengunst verantwortlich sind, einzugrenzen. <\/p>\n\n

    Alle zehn abgeleiteten Attribute (die in der Abbildung unten aufgef\u00fchrt sind) haben auf die eine oder andere Weise ihre Bedeutung f\u00fcr die Beliebtheit der jeweiligen Wasseraufbereitungsmarke unterstrichen.<\/p>\n

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    \"Regressionsanalyse<\/figure><\/div>\n

    Wie gewinnt die Regressionsanalyse Erkenntnisse aus Umfragen?<\/h2>\n\n

    Es ist einfach, eine Regressionsanalyse mit Excel oder SPSS durchzuf\u00fchren, aber dabei muss man die Bedeutung von vier Zahlen f\u00fcr die Interpretation der Daten verstehen.<\/p>\n\n

    Die ersten beiden Zahlen der vier Zahlen beziehen sich direkt auf das Regressionsmodell selbst.<\/h3>\n\n