Relevant bibliographies by topics / Regressionskoeffizient

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters

Academic literature on the topic 'Regressionskoeffizient'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 3 February 2022

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Journal articles on the topic "Regressionskoeffizient"

1

Osinga, Rik, Doris Babst, Elvira Bodmer, Bjoern Link, Elmar Fritsche, and Urs Hug. "Subjektive und objektive Langzeitanalyse nach Mammareduktionsplastik in 159 Fällen: Patientinnen urteilen anders als Plastische Chirurgen." Handchirurgie · Mikrochirurgie · Plastische Chirurgie 49, no. 06 (October 26, 2017): 399–404. http://dx.doi.org/10.1055/s-0043-112747.

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Abstract:
Zusammenfassung Hintergrund Hauptziel der vorliegenden Arbeit war einerseits die Erhebung subjektiver und objektiver postoperativer Parameter nach Mammareduktionsplastik und andererseits der Vergleich derselben zwischen Patientinnen und Plastischen Chirurgen. Patientinnen und Methode Es konnten 259 Patientinnen in die retrospektive Fallserie eingeschlossen und 159 Patientinnen (61 %) nach einem durchschnittlichen Beobachtungszeitraum von 6.7 ± 2.7 (2 – 13) Jahren nachkontrolliert werden. Das mittlere Alter zum Zeitpunkt der Operation betrug 37 ± 14 (15 – 74) Jahre. Die postoperative Anatomie der Brust sowie weitere anthropometrische Parameter wurden bei stehender Patientin in cm gemessen und die visuellen Analogskala-Werte für Symmetrie, Grösse, Form, Narbenverlauf und Gesamtzufriedenheit zwischen Patientinnen und vier Plastischen Chirurgen verglichen. Ergebnisse Die subjektiven Beurteilungen durch die Patientinnen waren stets besser als diejenigen der Chirurgen. Gute subjektive Bewertungen der Patientinnen für Form, Symmetrie und Sensibilität korrelierten mit einer guten Bewertung der Gesamtzufriedenheit. Dabei hatte die Form den stärksten Einfluss auf die Gesamtzufriedenheit (Regressionskoeffizient 0.357; p < 0.001) gefolgt von Symmetrie (Regressionskoeffizient 0.239; p < 0.001) und Sensibilität (Regressionskoeffizient 0.109; p = 0.040). Gute subjektive Bewertungen der Patientinnen für Symmetrie waren mit abnehmender Seitendifferenz des Jugulum-Mamillenabstandes (Regressionskoeffizient –0.773; p = 0.002) und abnehmender Seitendifferenz des Mammaunterrand – Bodenabstandes (Regressionskoeffizient –0.465; p = 0.035) korreliert. Es fand sich keine signifikante Korrelation von Alter, Gewicht, Grösse, BMI, Resektionsgewicht, postoperativer Brustgrösse oder Narbenverlauf mit Gesamtzufriedenheit. Schlussfolgerung Patientinnen beurteilten das Langzeitresultat nach Mammareduktionsplastik signifikant besser als plastische Chirurgen. Gute subjektive Bewertungen der Patientinnen für Form, Symmetrie und Sensibilität der Brust korrelierten mit einer guten Bewertung der Gesamtzufriedenheit. Dabei hatte die Form den stärksten Einfluss, gefolgt von Symmetrie und Sensibilität. Die postoperative Brustgrösse, das Resektionsgewicht, der Narbenverlauf, das Alter und der BMI der Patientin hingegen zeigten keinen signifikanten Einfluss. Symmetrie war der einzige gemessene subjektive Parameter dieser Studie, welcher durch postoperative Messungen objektiviert werden konnte.
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2

Maaz, Kai, Marko Neumann, Ulrich Trautwein, Wolfgang Wendt, Rainer Lehmann, and Jürgen Baumert. "Der Übergang von der Grundschule in die weiterführende Schule: Die Rolle von Schüler- und Klassenmerkmalen beim Einschätzen der individuellen Lernkompetenz durch die Lehrkräfte." Swiss Journal of Educational Research 30, no. 3 (December 1, 2008): 519–48. http://dx.doi.org/10.24452/sjer.30.3.4801.

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Abstract:
Der Übergang in die verschiedenen Bildungsgänge des Sekundarschulsystems ist eine zentrale Statuspassage im Leben junger Menschen. Der vorliegende Beitrag untersucht die Lernkompetenzeinschätzungen von Lehrkräften am Ende der Grundschule. Neben dem prädiktiven Effekt individueller Leistungsmerkmale sowie von Indikatoren des sozialen Hintergrunds wurde untersucht, ob die Lernkompetenzeinschätzung der Lehrkräfte in einem systematischen Zusammenhang mit der mittleren Leistungsstärke einer Klasse steht. Die empirischen Analysen basieren auf einer Stichprobe von 976 Schülerinnen und Schülern am Ende der Grundschulzeit in Berlin. In Mehrebenenanalysen waren Leistungsindikatoren sowie der sozioökonomische Status erwartungsgemäss positiv mit der Lernkompetenzeinschätzung assoziiert. Darüber hinaus fand sich bei Kontrolle der individuellen Leistung ein negativer Regressionskoeffizient des mittleren Leistungsniveaus der Klasse auf die Lernkompetenzeinschätzung, der als Referenzgruppeneffekt interpretiert werden kann.
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3

Trautwein, Ulrich, and Franz Baeriswyl. "Wenn leistungsstarke Klassenkameraden ein Nachteil sind." Zeitschrift für Pädagogische Psychologie 21, no. 2 (January 2007): 119–33. http://dx.doi.org/10.1024/1010-0652.21.2.119.

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Abstract:
Zusammenfassung: Dem Übertritt von der Grundschule in die verschiedenen Schulformen der Sekundarstufe I kommt in differenzierten Schulsystemen eine zentrale Bedeutung für die weitere Schulkarriere zu. Der vorliegende Beitrag untersucht, ob die Übertrittsempfehlungen der Lehrkräfte sowie die tatsächlich zu beobachtenden Übertrittsentscheidungen in einem systematischen Zusammenhang mit der mittleren Leistungsstärke einer Klasse stehen. Angelehnt an pädagogisch-psychologische Modelle zu Referenzgruppeneffekten wurde erwartet, dass bei Kontrolle des individuellen Leistungsstands die Übertrittsempfehlungen und -entscheidungen in leistungsstarken Klassen weniger positiv ausfallen würden als in weniger leistungsstarken Klassen. Die Hypothese wurde in einer Erhebung mit 741 Schülerinnen und Schülern aus praktisch allen deutschsprachigen Klassen des Kantons Freiburg (Schweiz) geprüft. Die Schülerinnen und Schüler nahmen am Ende ihrer Grundschulzeit an einem standardisierten Leistungstest teil; zudem bewerteten die Lehrkräfte den Lernstand, die schulische Motivation und die kognitive Leistungsfähigkeit der Schülerinnen und Schüler. Erwartungsgemäß fand sich in Mehrebenenanalysen - bei Kontrolle des individuellen Leistungsniveaus - ein negativer Regressionskoeffizient des mittleren Leistungsniveaus der Klasse auf die Beurteilung von Lernstand und kognitiver Leistungsfähigkeit sowie auf die Übertrittsempfehlung der Lehrkräfte und den tatsächlich erfolgten Übertritt. Es werden Möglichkeiten erörtert, wie diesem pädagogisch unerwünschten Referenzgruppeneffekt begegnet werden kann.
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4

Sieber, M. "Die Ermittlung von Risikofaktoren. Das Verfahren der logistischen Regression." Praxis 97, no. 14 (July 1, 2008): 779–83. http://dx.doi.org/10.1024/1661-8157.97.14.779.

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Abstract:
Die logistische Regression ermöglicht die Bestimmung von Risikofaktoren für ein Zielkriterium, wobei das Zielkriterium zweistufig ist, z.B. krank⁄gesund. Aus den Regressionskoeffizienten lässt sich die Stärke der einzelnen Risikofaktoren ermitteln. Anhand eines Beispiels wird das Grundprinzip der logistischen Regression sowie ihre Vorteile erläutert.
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5

Atzert, Ramona, Rebecca John, Angelika Preisfeld, and Karsten Damerau. "Der Einfluss kriterialer, sozialer und individueller Bezugsnormen auf das experimentbezogene Fähigkeitsselbstkonzept." Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften 26, no. 1 (June 25, 2020): 89–102. http://dx.doi.org/10.1007/s40573-020-00114-x.

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Abstract:
ZusammenfassungSchüler*innen sind immer weniger von ihren naturwissenschaftlichen Fähigkeiten überzeugt. Um diesem Problem im Kontext naturwissenschaftlichen Unterrichts begegnen zu können, gilt es, die auf das naturwissenschaftliche Fähigkeitsselbstkonzept (FSK) wirkenden Faktoren zu identifizieren. Individuelle, soziale und kriteriale Bezugsnormen üben einen nachweisbaren Einfluss auf schulische FSK aus. Welche Bezugsnorm Schüler*innen zur Einschätzung ihres experimentbezogenen FSK heranziehen ist Gegenstand der vorliegenden Studie. Diese wurde mit 169 Schüler*innen der gymnasialen Oberstufe realisiert. Hierzu wurde der FbeFSK (Fragebogen zur Erfassung des bezugsnormbelasteten experimentbezogenen FSK) eingesetzt, welcher – in Orientierung an den Skalen zur Erfassungen des schulischen Selbstkonzepts (SESSKO) – das experimentbezogene FSK in drei bezugsnormbelasteten Skalen (individuell, sozial, kriterial) und einer absoluten Skala erfasst. Dessen Validität wurde faktoranalytisch überprüft und die Reliabilität optimiert. Die resultierenden Skalen wurden in multiplen Regressionsanalysen eingesetzt, um den Einfluss der drei bezugsnormbelasteten Skalen auf das experimentbezogene FSK zu untersuchen. Ein besonders hoher positiver Einfluss des kriterialbelasteten FSK auf das absolute experimentbezogene FSK kann festgestellt werden. Der Vergleich der standardisierten Regressionskoeffizienten zeigt jedoch kaum einen Einfluss der beiden anderen Prädiktoren. Neben der Qualität der Skalen und den Ursachen der Befunde werden Implikationen für die Praxis des naturwissenschaftlichen Experimentalunterrichts diskutiert.
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6

Braig, Stefanie, Nora Fischer, Matthias Freudenmann, Theodor Gonser, Jon Genuneit, Iris-Tatjana Kolassa, and Dietrich Rothenbacher. "Determinanten der kognitiven Entwicklung bei Kindern – Ergebnisse des Mann-Zeichen-Tests aus der Vorschuluntersuchung." Das Gesundheitswesen, March 3, 2020. http://dx.doi.org/10.1055/a-1099-9489.

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Abstract:
Zusammenfassung Ziel der Studie Bestimmung von Determinanten und Einflussfaktoren der Wahrnehmungsentwicklung bzw. der kognitiven Entwicklung anhand des Mann-Zeichen-Tests bei Vorschulkindern. Methodik Datengrundlage bildeten Elternfragebögen, die im Rahmen einer Geburtskohortenstudie (Ersterhebung 2000/2001 in Ulm) eingesetzt wurden mit Folgeerhebungen im zweiten, dritten, vierten und sechsten Lebensjahr. Die kognitive Entwicklung wurde anhand von Zeichnungen von n=298 Kindern anlässlich der Schuleingangsuntersuchung (mittleres Alter=5,8 Jahre, SD=0,4) mithilfe des Mann-Zeichen-Tests gemessen. Bi- und multivariable lineare Regressionsanalysen dienten zur Analyse von möglichen Einflussfaktoren. Ergebnisse Bei Jungen fand sich eine positive Assoziation zwischen der einer hohen Schulbildung des Vaters und der kindlichen kognitiven Entwicklung (Regressionskoeffizient b, p-Wert: 6,65, p=0,018). Tendenziell konnte darüber hinaus ein negativer Zusammenhang des Besuchs eines Kinderhorts (b=− 0,18/Monat, p=0,074) sowie von allergischen Erkrankungen (b=− 6,02, p=0,075) und der kognitiven Entwicklung gezeigt werden. Ein Fernseh-/Videokonsum von mehr als 30 Min./Tag im Alter von 4 Jahren (b=− 9,37, p=0,005) war deutlich negativ mit den kindlichen kognitiven Fähigkeiten assoziiert. Bei Mädchen zeigten sich Hinweise auf eine negative Assoziation zwischen einer hohen mütterlichen Schulbildung (b=− 4,43, p=0,091) sowie eine positive Assoziation zwischen allergischen Erkrankung und der kognitiven Entwicklung (b=6,42, p=0,075). Eine gleichzeitige Adjustierung für alle relevanten Kovariablen führte sowohl bei Jungen als auch bei Mädchen zur Abschwächung der Assoziationen, jedoch blieb bei Jungen der Zusammenhang der väterlichen Bildung und des Fernseh-/Videokonsums mit den kindlichen kognitiven Fähigkeiten bestehen. Schlussfolgerung Die Studie zeigt modifizierbare Faktoren auf, die mit der kognitiven Fähigkeit von Jungen und Mädchen im Alter von 6 Jahren in Zusammenhang stehen, insbesondere der frühkindliche Medienkonsum bei Jungen.
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Dissertations / Theses on the topic "Regressionskoeffizient"

1

Schuster, Christof. "Statistische Beurteilung der Veränderung von Modellparametern in der Linearen Regression /." 1997. http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&doc_number=007867422&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA.

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Book chapters on the topic "Regressionskoeffizient"

1

Hilgers, R. D., N. Heussen, and S. Stanzel. "Regressionskoeffizient." In Springer Reference Medizin, 2050–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48986-4_2666.

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2

Hilgers, R. D., N. Heussen, and S. Stanzel. "Regressionskoeffizient." In Lexikon der Medizinischen Laboratoriumsdiagnostik, 1. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49054-9_2666-1.

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3

Hilgers, R. D., N. Heussen, and S. Stanzel. "Standardfehler des Regressionskoeffizienten." In Springer Reference Medizin, 2209. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48986-4_2889.

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4

Hilgers, R. D., N. Heussen, and S. Stanzel. "Standardfehler des Regressionskoeffizienten." In Lexikon der Medizinischen Laboratoriumsdiagnostik, 1. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49054-9_2889-1.

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5

"V. Regressionskoeffizient β." In Einführung in die Bayes-Statistik, 219–38. Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2000. http://dx.doi.org/10.1515/9783486805925-006.

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6

"Testverfahren Für Den Regressionskoeffizienten." In n-opt, 189–95. Berlin, Boston: De Gruyter, 1995. http://dx.doi.org/10.1515/9783486787948-013.

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7

"23.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten bei linearer Mehrfachregression." In Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 160–63. Vahlen, 2012. http://dx.doi.org/10.15358/9783800643912_160.

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8

"Kapitel 9 Bestimmtheitsmaß, Signifikanztests und Konfidenzintervalle für Regressionskoeffizienten." In Einführung in die Ökonometrie, 119–34. München: R. Oldenbourg Verlag, 2002. http://dx.doi.org/10.1524/9783486599640.119.

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9

"21.3 Konfidenzintervalle für die Regressionskoeffizienten bei linearer Einfachregression." In Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 147–48. Vahlen, 2012. http://dx.doi.org/10.15358/9783800643912_147.

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10

"21.4 Tests für die Regressionskoeffizienten bei linearer Einfachregression." In Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, 148–49. Vahlen, 2012. http://dx.doi.org/10.15358/9783800643912_148.

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