Überlegungen zu Daten für Orthogonale Regression

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten dürfen nur einen stetigen Prädiktor enthalten, der Messfehler enthält.

Wenn Sie über einen stetigen Prädiktor verfügen, dieser jedoch keine Messfehler enthält, verwenden Sie Darstellung der Anpassungslinie.

Die Antwortvariable sollte stetig sein

Wenn die Antwortvariable kategorial ist, besteht eine geringere Wahrscheinlichkeit, dass das Modell die Annahmen der Analyse erfüllt, die vorliegenden Daten genau beschreibt oder eine Grundlage für nützliche Prognosen darstellt.

Wenn Sie nicht die Vergleichbarkeit von Messwerten auswerten, können Sie die folgenden anderen Analysen in Betracht ziehen.

• Wenn die Antwortvariable zwei Kategorien enthält, z. B. „Bestanden“ und „Nicht bestanden“, verwenden Sie Binäres logistisches Modell anpassen.
• Wenn die Antwortvariable drei oder mehr Kategorien mit einer natürlichen Rangfolge aufweist, z. B. „Starke Ablehnung“, „Ablehnung“, „Neutral“, „Zustimmung“ und „Starke Zustimmung“, verwenden Sie Ordinale Logistische Regression.
• Wenn die Antwortvariable drei oder mehr Kategorien ohne natürliche Rangfolge aufweist, z. B. Kratzer, Delle und Riss, verwenden Sie Nominale Logistische Regression.
• Wenn mit der Antwortvariablen Ereignishäufigkeiten gezählt werden, z. B. die Anzahl der Fehler, verwenden Sie Poisson-Modell anpassen.

Sie müssen das Verhältnis der Fehlervarianzen der Messwerte in der Antwortvariablen und den Prädiktorvariablen angeben

Eine Möglichkeit, Schätzwerte der Fehlervarianzen zu erhalten, besteht in der Durchführung einer separaten Messsystemanalyse für jede Variable.

Auswählen von zu messenden Teilen, die die tatsächliche oder erwartete Spannweite der Messwerte abdecken

Um zu überprüfen, ob zwei Instrumente oder Methoden vergleichbare Messwerte liefern, wählen Sie für die Messung Teile aus, die alle Werte darstellen, bei denen die Messungen vergleichbar sein müssen. Messen Sie die Teile dann mit beiden Instrumenten oder Methoden.

Orientieren Sie sich bei der Datenerfassung an optimalen Vorgehensweisen

Befolgen Sie die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass Sie gültige Ergebnisse erhalten:

• Vergewissern Sie sich, dass die Daten repräsentativ für die Grundgesamtheit von Interesse sind.
• Erfassen Sie eine ausreichende Datenmenge, um die notwendige Präzision zu erzielen.
• Messen Sie Variablen so genau und präzise wie möglich.
• Zeichnen Sie die Daten in der Reihenfolge auf, in der sie erfasst werden.

Das Modell sollte gut an die Daten angepasst sein

Wenn das Modell nicht gut an die Daten angepasst ist, können die Ergebnisse irreführend sein. Bestimmen Sie anhand der Residuendiagramme und der Darstellung der Anpassungslinie in der Ausgabe, wie gut das Modell an die Daten angepasst ist.