• Skip to primary navigation
  • Skip to main content

Jouw adviseur

  • Home
  • Diensten
    • Vakinhoudelijke studiebegeleiding
      • SPSS hulp of Stata begeleiding bij data-analyse
    • Doceren en Examineren
    • Research en Advies
  • Tarieven
  • Tips
    • Tools bij het schrijven van je scriptie
      • Het berekenen van de CAR’s voor een event-study
      • Interpretatie van regressie interactie-effecten
    • Wat zijn de belangrijkste Do’s en Don’ts bij het schrijven van een scriptie?
      • De Do’s
        • Kies een onderwerp dat je interessant vindt
        • Vooronderzoek naar de beschikbaarheid van data
        • Vooronderzoek naar wat er bekend is in de literatuur
        • De tijd vliegt voorbij dus: begin op tijd
        • Vraag meerdere deskundigen om hun mening
      • De Don’ts
        • De structuur van je scriptie voldoen niet aan de eisen
        • Je scriptie staat vol met grammaticale fouten
        • De lay-out van je document ziet er niet uit
        • De conclusie sluit niet aan bij de inleiding
        • Je voldoet niet aan de citatie standaard
        • Je kopieert hele stukken tekst uit andere documenten
    • Download SPSS voor een prikkie
    • Regressieanalyse
      • Wat zijn de uitgangspunten van een regressie?
      • Wat is de ideale onafhankelijke variabele?
      • Hoeveel regressie variabelen kan mijn dataset aan?
        • Wat is een effect size?
      • Een realistische regressieanalyse!
        • Omitted Variable Bias
        • Multicollineariteit in een regressieanalyse
        • Confounding en suppression variabelen
    • Hoe selecteer je een voorbeeldscriptie?
    • Hoe creëer je een conceptueel model?
      • Welke variabelen kunnen we onderscheiden?
      • Het meetniveau van variabelen in je scriptie
      • Conceptueel model: Wat is een modererende relatie?
        • Wat zijn de marginal effects van een regressie?
      • Conceptueel model: Wat is een mediërende relatie?
    • Business Model Canvas en Lean Canvas in je Scriptie
    • Kwaliteitspijlers van kwalitatief onderzoek
      • Kwaliteitsborging van kwalitatief onderzoek
        • Geloofwaardigheid in kwalitatief onderzoek
        • Overdraagbaarheid in kwalitatief onderzoek
        • Bevestigbaarheid in kwalitatief onderzoek
        • Betrouwbaarheid in kwalitatief onderzoek
        • Authenticiteit in kwalitatief onderzoek
  • FAQ
  • Over ons
    • Herman Belgraver
  • Contact
  • –
  • Search
    Exact matches only
    Search in title
    Search in content
    Search in excerpt
    Search in comments
    Filter by Custom Post Type
  • o
  • Aanmelden

Multicollineariteit in een regressieanalyse

Een suppressor (confounder) variabele is een variabele die geen correlatie heeft met je afhankelijke variabelen, maar wel met je onafhankelijke variabele(n) (Pedhazur & Kerlinger, 1982).

Waarom is het belangrijk om suppressor variabelen te identificeren?

Een suppressor variabele verwijdert de niet unieke (irrelevante) variatie uit je onafhankelijke variabelen en heeft daarmee een “zuiverend” effect. Ondanks dat deze variabele waarschijnlijk geen significant effect heeft op je afhankelijke variabele, is de suppressor wel belangrijk voor je andere onafhankelijke variabelen (Thompson, 2006, p. 237). Een suppressor variabele verhoogt de verklarende waarde van je model (R-squared). Daarnaast verhoogt een suppressor variabele de effect size van de variabele(n) welke hij beïnvloedt (Thompson, 2006, p. 237; Walker, 2003). Daarentegen zijn er ook negatieve effecten van een suppressor variabele. Een supressor variabele kan een bron zijn van multicollineariteit en daarmee een oorzaak zijn van grote standaardfouten. Daarnaast kan een suppressor zorgen voor onnauwkeurige regressiecoëfficiënten en een bron zijn van onstabiliteit in je regressiemodel (Kidwell & Brown, 1982). Kortom, een suppressor variabele heeft voordelen en nadelen. Daarom wil je wel de “zuiverende” effecten van een suppressor variabele maar niet de multicollineariteitseffecten.

Ballentine diagram of a regression showing suppressing (confounding) variabelen 0

Figuur 1

Hoe kan je een suppressor variabele detecteren?

Een suppressor variabele is eenvoudig op te sporen door je “zero-order correlation” coëfficiënt te vergelijken met je gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt. De zero-order correlation coëfficiënt is hetzelfde als je Pearson bivariate correlatiecoëfficiënt. In je zero-order correlation coëfficiënt kijk je, in tegenstelling tot de regressiecoëfficiënt, naar de 1:1 correlatie tussen je onafhankelijke variabele en je afhankelijke variabele zonder dat je rekening houdt met de andere variabelen. Als je gestandaardiseerde regressiecoëfficiënt aanzienlijk groter is dan je zero-order correlation coëfficiënt, heb je waarschijnlijk te maken met een suppressor variabele (Thompson, 2006, p. 237). In bovenstaande ballentine (Figuur 1) is te zien dat variabele X3 geen correlatie heeft met Y maar wel met X1 en X2. Variabele X3 verwijdert dat deel uit variabele X1 en X2 wat niet uniek in en “zuivert” daarmee deze variabelen.

Kijk ook eens op onze TIPs pagina als je op zoek bent naar informatie over de uitgangspunten van een regressieanalyse.
Ben je geïnteresseerd en wil je weten wat wij voor je kunnen beteken? Stel dan vrijblijvend je vraag via ons contactformulier of WhatsApp.

Contact! >>     WhatsApp Ons! >>

Referenties:

  1. Kidwell, J. S., & Brown, L. H. (1982). Ridge Regression as a Technique for Analyzing Models with Multicollinearity. Journal of Marriage and Family, 44(2), 287-299. 
  2. Pedhazur, E. J., & Kerlinger, F. N. (1982). Multiple Regression in Behavioral Research: Explanation and Prediction (2 ed.). New York: Holt, Rinehart, and Winston.
  3. Thompson, B. (2006). Foundations of Behavioral Statistics: An Insight-Based Approach. New York: Guilford Publications.
  4. Walker, D. A. (2003). Suppressor Variable(s) Importance within a Regression Model: An Example of Salary Compression from Career Services. Journal of College Student Development, 44(1).
Geïnteresseerd in onze andere Tips? >>

Vakinhoudelijke studiebegeleiding

Dienst bekijken

Doceren en examineren

Dienst bekijken

Research en advies

Dienst bekijken
Sitemap Sitemap website Diensten Tarieven Tips
Over ons Veel gestelde vragen (FAQ) Contact
Contact

E-mail: info@myresearchmentor.nl
Tel: +31 (0)6 - 8242 0655
KvK: 61858722

© 2021 MyResearchMentor.nl | Ontwerp & ontwikkeling door dunico.nl Algemene voorwaardenPrivacy statementCookie beleid
Bekijk ons privacy statement.
Opslaan & sluiten.
Deze website gebruikt cookies.

Sommige van deze cookies zijn essentieel voor de werking van de website, terwijl andere ons helpen de gebruikerservaring te optimaliseren door het gedrag te volgen.

Voor een meer uitgebreide uitleg over hoe wij cookies verwerken, bekijk ons Privacy statement.

Functionele cookiesNoodzakelijk

Noodzakelijke cookies maken kernfunctionaliteit mogelijk. De website kan niet goed functioneren zonder deze cookies en kunnen alleen worden uitgeschakeld door uw browservoorkeuren te wijzigen.

Analytische cookies

Analytische cookies voor ons om de gebruikerservaring beter vorm te geven op basis van uw paginaweergave-ervaringen.

Bekijk uw cookie voorkeuren.
Voor deze website maken we gebruik van cookies.

Om de website ervaring optimaal te behouden maken we gebruik van cookies.

Weigeren.
Inloggen