Regression: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 27. Dezember 2011, 22:58 Uhr
Beim Experimentieren soll häufig ein vermuteter Zusammenhang von zwei Größen genauer, also quantitativ untersucht werden. Im einfachsten Fall besteht ein linearer Zusammenhang zwischen beiden Größen, der durch das Verfahren der linearen Regression herausgearbeitet werden kann. Am Beispiel der Leitfähigkeitsmessung einer Salzlösung soll diese Vorgehensweise erklärt werden:
Inhaltsverzeichnis
Praxisbeispiel
Leitfrage
Welchen Einfluss hat der Salzgehalt auf die elektrische Leitfähigkeit der Salzlösung?
Durchführung
Die Leitfähigkeit der Salzlösung wird durch die Messung der Stromstärke bestimmt (Aufbau s. Bild bzw. Versuchsanleitung). Es wird vermutet, dass die Stromstärke mit zunehmender Salzmenge größer wird.
Messwerte
Alle Messwerte werden zunächst tabellarisch zusammengestellt. Als Diagramm ergibt sich hieraus eine Punktwolke. In der Waagerechten (X-Achse) wird üblicherweise die Leitgröße aufgetragen, in unserem Fall die Salzmenge in Gramm. Die von der Leitgröße abhängige Größe wird in der Senkrechten (Y-Achse) aufgetragen, hier die Stromstärke in mA.
Regressionsgerade in Excel berechnen lassen
Mit Excel als "Rechenknecht" kann die Regressionsgerade bequem erstellt werden: Markiere die Datenpunkte, Rechtsklick, "Trendlinie hinzufügen" und "linear" auswählen, Regressionsgerade wird eingezeichnet. Steigung m und Höhenlage b der Regressionsgeraden liefert Excel über die Formeln ACHSENABSCHNITT() (= Höhenlage, b) und STEIGUNG(). Setzt man diese Werte unter Berücksichtigung der Einheiten in die allgemeine Geradengleichung y = m · x + b ein, ergibt sich der gesuchte quantitative Zusammenhang zwischen Salzmenge und Stromstärke:
Nutzen
Mit der Funktionsgleichung zur Regressionsgeraden können weitere Werte berechnet werden, ohne dass erneut gemessen werden muss, z. B.:
- Die Untersuchung einer Meerwasserprobe gemäß Versuchsaufbau ergab einen Messwert von 850 mA. Wie hoch ist der Salzgehalt der Probe (in g/L)?
