Regressionsanalyse

Was ist eine Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse, kurz Regression, ist ein statistisches Modell, mit dem die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen untersucht werden kann. DarĂŒber hinaus wird die Regressionsanalyse verwendet, um Änderungen der abhĂ€ngigen Variablen aufgrund von Änderungen der unabhĂ€ngigen Variablen zu beobachten. In der Regression stellen die unabhĂ€ngigen Variablen die Eingaben dar, die Änderungen in der abhĂ€ngigen Variablen verursachen. Die abhĂ€ngige Variable reprĂ€sentiert die Hauptvariable, deren VerĂ€nderung basierend auf den Werten der unabhĂ€ngigen Variablen beobachtet werden soll. Beispielsweise die Umsatzentwicklung.

Die Regressionsanalyse wird hĂ€ufig fĂŒr Vorhersagen genutzt, um zu verstehen, welche der unabhĂ€ngigen Variablen sich auf die abhĂ€ngige Variable bezieht und um die Formen dieser Beziehungen zu untersuchen. EingeschrĂ€nkt kann die Regression verwendet werden, um kausale Beziehungen zwischen unabhĂ€ngigen und abhĂ€ngigen Variablen zu ermitteln. Diese Anwendung kann jedoch zu falschen Beziehungen fĂŒhren, weil eine Korrelation kein zwingender Beweis fĂŒr eine KausalitĂ€t ist.

Anwendungsbereiche der Regressionsanalyse in Unternehmen

Die Hauptanwendungen fĂŒr die Analyse mittels Regression sind die Bestimmung der StĂ€rke von sogenannten PrĂ€diktoren, die Vorhersage eines Effekts und Trendprognosen.

Die Regression kann verwendet werden, um die StÀrke des Effekts zu identifizieren, den die unabhÀngigen Variablen auf eine abhÀngige Variable haben. Typische Fragen sind die StÀrke der Beziehung zwischen Dosis und Wirkung, Verkaufs- und Marketingausgaben oder Alter und Einkommen. Regression wird zudem verwendet, um den Lebenszeitwert von Kunden zu segmentieren oder zu bestimmen. Zum Beispiel kann ein EinzelhÀndler die KÀufe und Warenkörbe einer Kategorie nach Altersgruppen und Geschlecht segmentieren und so eine gezieltere Marketingkampagne erstellen.

Die Regression wird am hĂ€ufigsten fĂŒr die Vorhersage verwendet. Credit Scoring Anwendungen verwenden Input-Variablen, das heißt, die Daten, die ĂŒber den Antragsteller gesammelt wurden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass der Antragsteller das Darlehen zurĂŒckzahlen wird.

Tipp

Wenn Sie noch Fragen bezĂŒglich Credit Scoring haben, dann können Sie gerne den jeweiligen Glossar dazu besuchen und sich ĂŒber das Thema informieren.

Bei der Budgetierung und Finanzierung wird die Regression verwendet, um die Beziehung zwischen Profit und Kosten zu schĂ€tzen, die spĂ€ter in Anwendungen verwendet werden kann, um Was-wĂ€re-wenn-Szenarien zu generieren. Das heißt, die Regressionsanalyse hilft zu verstehen, wie stark sich die abhĂ€ngige Variable mit einer Änderung in einer oder mehreren unabhĂ€ngigen Variablen Ă€ndert. Eine typische Frage ist: Wie viele zusĂ€tzliche VerkĂ€ufe können je weitere 1.000 Euro erzielt werden, die fĂŒr das Marketing ausgegeben werden

Die Regression wird verwendet, um die Leistung von Marketingkampagnen zu bewerten. Zum Beispiel, ob eine Kampagne die in der Testperiode ausgegebenen Gelder im Vergleich zur vorherigen Periode erhöht hat oder ob bestimmte Altersgruppen mehr ausgeben als andere.

Mit der Regressionsanalyse können Trends und zukĂŒnftige Werte vorausgesagt werden. Eine typische Frage, die mit der Regressionsanalyse abgeschĂ€tzt werden kann, ist: Wie hoch ist der Ölpreis in 6 Monaten?

Wie funktioniert die Regressionsanalyse?

Um eine Regression durchfĂŒhren zu können, mĂŒssen zunĂ€chst die Daten zu den betreffenden Variablen gesammelt werden. Wenn die Verkaufszahlen fĂŒr den nĂ€chsten Monat vorhergesagt werden sollen, sind die abhĂ€ngigen Variablen zum Beispiel die Verkaufszahlen der letzten drei Jahre.

Die unabhĂ€ngigen Variablen können dutzende oder hunderte Faktoren sein, die möglicherweise einen Einfluss auf die Verkaufszahlen haben. Diese reichen von der Regenmenge ĂŒber die Sonnenstunden bis hin zu neuen Wettbewerbern und den Krankheitstagen der Mitarbeiter. Die Daten der unabhĂ€ngigen Variablen mĂŒssen den gleichen Zeitraum umfassen, wie die der anhĂ€ngigen Variablen. Um ein aussagekrĂ€ftiges Ergebnis zu erhalten, muss darauf geachtet werden, welche Faktoren am wichtigsten sind, welche Faktoren ignoriert werden können, wie die verschiedenen Faktoren miteinander interagieren und wie verlĂ€sslich die Daten sind.

In einem zweiten Schritt wird ein geeignetes Regressionsmodell gewÀhlt. Die zwei grundlegenden Arten der Regressionsanalyse sind die einfache Regressionsanalyse und die Mehrfachregressionsanalyse.

Die einfache Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhĂ€ngigen Variablen und einer einzelnen unabhĂ€ngigen Variablen zu schĂ€tzen. Zum Beispiel um die Beziehung zwischen ErnteertrĂ€gen und Niederschlag zu bestimmen. Die Mehrfachregressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhĂ€ngigen Variablen und zwei oder mehr unabhĂ€ngigen Variablen zu schĂ€tzen. Ein Beispiel ist die Beziehung zwischen den GehĂ€ltern der Angestellten und ihrer Erfahrung und Ausbildung. Die Mehrfach- oder multiple Regressionsanalyse fĂŒhrt zu mehreren zusĂ€tzlichen KomplexitĂ€ten, kann jedoch realistischere Ergebnisse liefern als eine einfache Regression.

Die Regression basiert auf mehreren starken Annahmen ĂŒber die Variablen, die geschĂ€tzt werden. Mehrere SchlĂŒsseltests werden verwendet, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gĂŒltig sind, einschließlich Hypothesentests. Diese Tests werden verwendet, um sicherzustellen, dass die Regressionsergebnisse nicht einfach zufĂ€llig sind, sondern eine tatsĂ€chliche Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen anzeigen.

Was sind die hÀufigsten Fehler bei der Regressionsanalyse?

Die Regression ist die sogenannte Einstiegsmethode der Analytik. Unternehmen nutzen sie, um Entscheidungen ĂŒber alle möglichen geschĂ€ftlichen Probleme zu treffen. Die meisten Unternehmen verwenden eine Regressionsanalyse, um ein PhĂ€nomen zu erklĂ€ren, das sie verstehen möchten, um zukĂŒnftige Ereignisse vorherzusagen, oder um zu entscheiden, was zu tun ist.

Dabei wird eine wichtige Frage im Bezug auf die unabhĂ€ngigen Variablen hĂ€ufig außer Acht gelassen. Kann eine unabhĂ€ngige Variable, die in Betracht gezogen wird, beeinflusst werden? Gegen das Wetter oder die Werbung eines Wettbewerber kann nichts getan werden. Daher sollte immer beachtet werden, welche Maßnahmen und Entscheidungen hinsichtlich der anhĂ€ngigen Variablen getroffen werden können, um diese gegebenenfalls zu beeinflussen. Hinzu kommt, dass Analysen sehr empfindlich gegenĂŒber schlechten Daten sind. Es ist wichtig, dass die Daten verlĂ€sslich sind.

Korrekt oder perfekt mĂŒssen die Daten nicht sein. Im Vorfeld sollte jedoch ĂŒberlegt werden, wie wichtig die Analyse ist und welche Konsequenzen daraus gezogen werden sollen. Je grĂ¶ĂŸer der Einfluss der Analyseergebnisse auf das Unternehmen ist, umso prĂ€ziser und verlĂ€sslicher sollten die Daten sein, die fĂŒr die Regressionsanalyse genutzt werden.

Tipp

Wenn Sie noch Fragen bezĂŒglich eines Online Marketing Themas haben, dann können Sie gerne unseren Glossar besuchen und sich ĂŒber das Thema informieren, wo Sie noch speziell Fragen haben.


Sie haben noch Fragen?

Kontaktieren Sie uns

Kostenloser SEO-Check der OSG


Weitere Inhalte