Nr. 38/06 Gestaltung und Bewertung der Kriterien und ... - ETH Zürich

Faktorenanalysen erfolgten nach dem gleichen Prinzip wie die Faktorenanalyse der
Nachhaltigkeitskriterien. Dabei erfüllten alle Variablen die notwendigen Bedingungen der
Faktorenanalyse, sodass keine Variablen ausgeschlossen werden mussten (Bortz & Döring,
2005).
5.5.5 Multiple lineare Regression
Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren. Ziel ist es, Beziehungen
zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängigen Variablen festzustellen.
Wenn die abhängigen Variablen intervall oder metrisch skaliert sind, kann das multiple
lineare Regressionsmodell angewendet werden (Schnell et al., 2005). Es wird definiert durch
die Gleichung (Hamilton, 1992).
Y i = ß 0 + ß 1 X i1 + ß 2 *X i2 …..+ ß K-1 *X i,K-1 + i
Y i stellt die abhängige Variable dar, X 1 bis X k sind die unabhängigen Variablen und ß 0 bis ß K
sind die Regressionskoeffizienten für die Variablen X 1 bis X k .
5.5.6 Bonferroni-Korrektur bei mehreren t-Tests
Bei der Durchführung zahlreicher Hypothesentests besteht das Risiko zufälliger, signifikanter
Ergebnisse. In solchen Fällen wurde die Bonferroni-Korrektur angewendet (Galambos &
Simonelli, 1998). Die vereinfachte Formel der Bonferroni-Korrektur berechnet das neue
Signifikanzniveau, indem das alte durch die Anzahl Tests geteilt wird. Die korrigierten Werte
(Bonferroni t und Bonferroni p) berücksichtigen die Anzahl Tests und haben dieselbe
Aussagekraft wie normale p- und t-Werte.
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