Was tun bei Heteroskedastizität in der Regression? Robuste Standardfehler in R (39)

// Was tun bei Heteroskedastizität in der Regression? Robuste Standardfehler in R //

Heteroskedastizität verzerrt in der Regression die Standardfehler und damit die t-Werte und ultimativ die p-Werte der Koeffizienten. Das ist deswegen ein Problem, weil dadurch Hypothesen fälschlicherweise angenommen oder verworfen werden (Fehler 1. Art und Fehler 2. Art). Um diesem Problem zu begegnen, werden sogenannte robuste Standardfehler geschätzt. Diese basieren auf einer heteroskedastizitätskonsistenten Kovarianzmatrixschätzung.

Mit den Paketen sandwich und lmtest kann man in R robuste Standardfehler berechnen lassen. Zumeist nimmt man HC3, bei einflussreichen Fällen HC4.


Bei Fragen und Anregungen zu robusten Standardfehlern in R nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc


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Zeitstempel ⏰
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0:00 Einleitung und Problem
0:35 Modelldefinition
1:46 Robuste Standardfehler für Modell berechnen
4:22 Ergebnisse interpretieren
6:58 Vergleich zu SPSS-Ergebnissen


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