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  • "Die Kleinste-Quadrate-Regression gehört zu den in der sozialwissenschaftlichen Forschung am häufigsten eingesetzten statistischen Verfahren, ist aber leider in verschiedener Hinsicht als nicht 'robust' zu bezeichnen. So können Regressionsergebnisse beispielsweise ganz entscheidend von nur einigen wenigen extremen Datenpunkten ('Ausreißern') abhängen. Weiterhin ist die vorteilhafte statistische Effizienz, die die Popularität der Kleinste-Quadrate-Regression mitbegründet, nur unter restriktiven Annahmen über die Verteilung des Fehlerterms erfüllt. Robuste Regressionsverfahren, die weniger durch Ausreißer beeinflusst werden und auch unter alternativen Fehlerverteilungen günstige Eigenschaften aufweisen, sind verfügbar, werden aber in der angewandten Forschung bislang eher selten eingesetzt. Zwar hat das Bewusstsein zugenommen, dass Modellannahmen und die 'Robustheit' von Regressionsergebnissen geprüft werden sollten, die eingesetzten diagnostischen Mittel beschränken sich aber meistens auf klassische Methoden der Residuenanalyse. Die robuste Regression geht hier einen etwas anderen Weg, indem Modelle geschätzt werden, die von Natur aus gewisse Robustheitskriterien erfüllen. Diese robusten Ergebnisse können dann zu diagnostischen Zwecken mit den Ergebnissen herkömmlicher Verfahren verglichen werden, und so zu einem besseren Verständnis der durch die Daten abgebildeten Prozesse beitragen. Das vorliegende Kapitel soll eine Einführung in die Methoden der robusten Regression geben. Zentrale Konzepte der robusten Statistik werden erläutert und verschiedene robuste Regressionsverfahren wie zum Beispiel die M- und die MM-Schätzung vorgestellt. Die Anwendung der besprochenen Methoden wird an einem Beispiel mit Daten aus dem ALLBUS 2006 illustriert." (xsd:string)
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  • Aufgenommen: 25. Fassung, März 2011 (xsd:gyear)
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  • In Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse, edited by Wolf, Christof and Best, Henning(27), 707-740, VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2010 (xsd:string)
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