Diagnostik von Regressionsschätzungen bei kleinen Stichproben (mit einem Exkurs zu logistischer Regression)

Wie alle anderen statistischen Verfahren konzentriert sich auch die Methode der Regression nur auf die Analyse ausgewählter Aspekte vorliegenden Datenmaterials. Entsprechend sind zu gegebenen Regressionsergebnissen ganz unterschiedliche Datenkonstellationen denkbar, wovon aber für die Interpretation der Ergebnisse nicht alle unproblematisch sind. So besteht besonders bei kleinen Stichproben die Gefahr, dass die Regressionsschätzung entscheidend von einzelnen Extremwerten abhängt, was die Verlässlichkeit der daraus abgeleiteten Schlussfolgerungen beeinträchtigt. In diesem Beitrag werden deshalb anhand von Beispielen einige einfache grafische und formale Instrumente zur Diagnose einflussreicher Datenpunkte in der linearen und logistischen Regression vorgestellt, die im Prozess der Datenanalyse standardmäßig angewendet werden sollten. Weiterhin werden nach Identifikation „atypischer“ Datenpunkte zu verfolgende Analysestrategien diskutiert.

Plattentektonik im Sandkasten

Der Prozess der Plattentektonik erklärt, wes­ halb die Oberfläche der Welt langsam, aber stetig in Bewegung ist. In Echtzeit lassen sich diese grossräumigen Veränderungen in der Erdkruste nicht untersuchen. Mithilfe eines Sandkastenmodells und eines Röntgentomographen ist es Geologen der Universität Bern jedoch gelungen, tekto­ nische Entwicklungen im Labor zu simulieren.