Berücksichtigung von Drittvariablen
Zusammenfassung
Zusammenfassender Überblick
Tab. 7 fasst Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Kovarianzanalyse, dem Median-Split bzw. dem Extremgruppenvergleich, der Regressionsanalyse sowie neuronaler Netze
neuronale Netze
zusammen. Die aufgeführten Eigenschaften der vier verschiedenen statistischen Verfahren – wie etwa Overfitting der Daten – beruhen auf eigenen Erfahrungswerten. Ergänzende Simulationsstudien könnten durchgeführt werden, um diese zu stützen oder zu widerlegen.Kovarianz-analyse | Median-Split / Extremgrup-penvergleich | Regressions-analysen | Neuronale Netze | |
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Statistischer Ansatz | Rechnerische Konstanthaltung | Aufteilung des Datensatzes in zwei Teile | Erfassung (zumeist) linearer Zusammenhänge | Erfassung (zumeist) komplexer, non-linearer Zshg. |
Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge | Sehr gering | Gering | Mittel | Hoch |
Informations-verlust | Sehr hoch | Hoch | Gering | Sehr gering |
Overfitting der Daten | Sehr gering | Gering | Mittel | Hoch |
Interpretier-barkeit der Ergebnisse | Sehr einfach | Einfach | Mittel | Schwierig |
Benötigte statistische Expertise | Gering | Gering | Gering | Hoch |
Unterstützung durch Statis- tiksoftware | Hoch | Hoch | Sehr hoch | Eher gering |
Vorteile | Einfaches Verfahren; Gefahr des Overfittings gering | Einfaches Verfahren; Gefahr des Overfittings gering | Relativ einfaches, gut unterstütztes Verfahren | Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge |
Nachteile | Keine Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge | Nahezu keine Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge | Nonlineare Zu- sammenhänge schwieriger aufzudecken | Schwierig anzu- wenden; Gefahr des Overfittings besonders hoch |