Heteroskedastisuus SPSS:llä?

Et sitten jaksa googlettaa: Heteroskedastisuus SPSS

Residuaali- eli jäännösdiagrammista ihan silmämääräisesti asian voi tarkistaa. Mitään testejä ei sinänsä ole tarpeen yleensä edes tehdä.

Laske korrelaatiot (r) selittävien muutujien ja virhetermin itseisarvojen välille. Jos joku niistä on tilastollisesti merkitsevä, ko. muuttuja aiheiuttaa h:ta. Tai vaihtoehtoisesti voit laskea Spearmanin järjestyskorrelaatiot (ρ )selittäjien ja virhetermin välille ja katsoa niiden merkitsevyys.

Heteroskedastisen mallin korjaaminen on sitten oma taiteenlajinsa. Yksinkertaisin tapa on jakaa koko malli h:ta aiheuttavalla muuttujalla. Malli voi tällöin tulla vaikeasti tulkittavaksi varsinkin jos tällaisia muuttujia on useampia. Sofistikoidumpi tapa on käyttää painotettua regressiota (etsi joku ekonometrian oppikirja! SPSS:llä onistuu sekin).

Jos regressiomallia käytetään pelkästään ennustamiseen, ei h:ta (eikä multikollineaarisuutta) pidetä ongelmana, koska voidaan olettaa rakenteen säilyvän ainakin lähitulevaisuudessa samana, ja tärkeintä on korkea selityskerroin.