In der multiplen Regression haben wir uns bisher mit Modellen beschäftigt, die den linearen Zusammenhang zwischen einer abhängigen Variablen und einer Reihe von unabhängigen Variablen abbilden. Die additive Verknüpfung der unabhängigen Variablen ermöglichte jedoch bisher keine Interaktion, sodass der Einfluss einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable unabhängig von den Ausprägungen der anderen Prädiktoren war. In dieser Sitzung werden wir uns nun mit nichtlinearen Effekten in Regressionsmodellen befassen, insbesondere mit (1) quadratischen Verläufen, (2) Interaktionseffekten und (3) exponentiellen Verläufen. Diese Sitzung basiert zum Teil auf der Literatur aus Eid et al. (2017) Kapitel 19 (insbesondere 19.9).