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Das ganze "Bild", das ich aus der Logistik gewonnen habe, verwirrt mich... Was mich mehr verzehrte: Wenn ich eine "NICHT-logistische" Regression durchführe (indem ich "family =" binomial " weglasse) > lrmodel <- glm ( AV ~ UV1 + UV2, data = lrdata, ) Ich bekomme die erwarteten Ergebnisse glm ( formula = AV ~ UV1 + UV2, data = lrdata) - 0. 7778 - 0. 1250 0. 1111 0. 2222 0. 5000 Estimate Std. Error t value Pr (>| t |) ( Intercept) 0. 5000 0. 1731 2. 889 0. 01020 * UV1 - 0. 2567 - 1. 948 0. 06816. UV2 0. 7778 0. 2365 3. 289 0. 00433 ** --- Signif. codes: 0 '***' 0. 001 '**' 0. 01 '*' 0. 05 '. ' 0. 1 ' ' 1 ( Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0. 1797386) Null deviance: 5. 0000 on 19 degrees of freedom Residual deviance: 3. 0556 on 17 degrees of freedom AIC: 27. 182 Number of Fisher Scoring iterations: 2 UV1 ist nicht signifikant! :-) UV2 wirkt sich positiv auf AV = 1 aus! :-) Der Achsenabschnitt ist 0, 5! :-) Meine allgemeine Frage: Warum führt die logistische Regression (einschließlich "family =" binomial ") nicht erwartungsgemäß zu Ergebnissen, eine" NOT-logistic "-Regression (ohne" family = "binomial") jedoch nicht?
Jedoch lässt sich von Odds Ratios, genauso wenig wie von logistischen Regressionskoeffizienten, nicht direkt auf die Wahrscheinlichkeiten in Gruppen oder die Wahrscheinlichkeitsverhältnisse zwischen kontrastierten Gruppen schließen. Daher sind bei der Interpretation logistischer Regressionsmodelle Aussagen wie "…die Erhöhung einer der unabhängigen Variable um eine Einheit ist verbunden mit einer um e β / β veränderten Wahrscheinlichkeit…", nicht zulässig. Wie fehlgeleitet solche Behauptungen sind, wird deutlich, wenn man sich vor Augen führt, dass ganz unterschiedliche Ausgangswahrscheinlichkeiten in gleichen Odds Ratios beziehungsweise Logits resultieren können. So kann beispielsweise das Odds Ratio aus dem vorangegangenen Beispiel auch durch ganz andere Wahrscheinlichkeiten in zwei kontrastierten Gruppen entstehen: P1 P2 Verhältnis P1 / P2 Odds 1 Odds 2 Odds Ratio Löst man die Formel zur Berechnung des Odds Ratio nach der Eintrittswahrscheinlichkeit einer der Gruppen auf, erhält man die Funktionsgleichung der Kurve auf der alle Wahrscheinlichkeitskombinationen mit dem selben Odds Ratio liegen.
Aus den o. g. Voraussetzungen zur Skalierung bei der Regression ist klar, dass dies eine für Ihre Auswertungsstrategie äußerst wichtige Frage ist. Ein Großteil der Diskussion über die mögliche Intervallskalierung von Likert-Skalen beruht dabei auf einem Missverständnis. Tatsächlich werden häufig zwei verschiedene Dinge zusammengenommen: Likert-Items Als Likert-Item soll im Folgenden ein einzelnes Item verstanden werden, dessen Antwortformat auf der Skalierung von Likert beruht. Likert-Skalen Als Likert-Skala soll im Folgenden eine Skala verstanden werden, die aus der Summe oder dem Mittelwert einer Anzahl von Likert-Items besteht. Und damit löst sich der scheinbare Widerspruch in der Literatur recht schnell auf. Einzelne Likert-Items, z. mit fünf Antwortmöglichkeiten, werden überwiegend als ordinalskaliert angesehen. Wenn jedoch eine Anzahl von Likert-Items zu einer Likert-Skala zusammengefasst werden, kann man mit dieser Skala i. d. R. rechnen, als wenn sie intervallskaliert wäre. Allerdings findet man mitunter in der Literatur auch Single-Items, mit denen gerechnet wird, als wenn sie intervallskaliert wären.
Wenn Sie eine nominalskalierte Variable mit k verschiedenen Ausprägungen haben, brauchen Sie k-1 Dummy-Variablen. Eine der Ausprägungen wird dabei als Referenzkategorie festgelegt. Beispiel: Ihre Prädiktorvariable hat die Ausprägungen 1, 2, 3, 4. Dann könnten Sie z. B. die vierte Gruppe als Referenzkategorie festlegen und folgende Dummy-Variablen codieren: D1: Bei der ersten Gruppe 1, sonst 0 D2: Bei der zweiten Gruppe 1, sonst 0 D3: Bei dritten Gruppe 1, sonst 0 Für die vierte Gruppe brauchen Sie keine Kategorie: Denn wenn jemand auf D1, D2 und D3 eine 0 hat, dann ist diese Person weder in der ersten, zweiten oder dritten Gruppe und damit ist sie in der vierten Gruppe. Es ergibt sich also folgendes Codierungsschema: Gruppe 1: D1 = 1, D2 = 0, D3 = 0. Gruppe 2: D1 = 0, D2 = 1, D3 = 0. Gruppe 3: D1 = 0, D2 = 0, D3 = 1. Gruppe 4: D1 = 0, D2 = 0, D3 = 0. Diese drei Dummy-Variablen D1 bis D3 schließen Sie jetzt in die Regression ein (bei einer hierarchischen Regression möglichst in einem Schritt).
Um den Zusammenhang zwischen dem Konsum des Getränks und erhöhter Konzentrationsfähigkeit nachzuweisen, werden Verkostungen mit unterschiedlichen Probanden durchgeführt. Dabei sollen die Probanden ihre Konzentrationsfähigkeit auf einer Skala von 1-10 angeben.
15 ## Fachabitur_Abitur 210 0. 37 297 0. 52 ## Hauptschulabschluss 9 0. 02 306 0. 54 ## Hochschulabschluss 162 0. 29 468 0. 83 ## kein_Schulabschluss 3 0. 01 471 0. 84 ## mittlere_Reife 81 0. 14 552 0. 98 ## qualifizierter_Hauptschulabschluss 14 0. 02 566 1. 00 Häufigkeiten bei stetigen Daten Sobald die interessierenden Daten stetig sind, müssen wir beim Beschreiben der Daten mittels Häufigkeiten definieren, in welche Kategorien die einzelnen Ausprägungen zusammengefasst werden soll. Als Beispielvariable nehmen wir dazu die Variable Age, die das Alter der ProbandInnen in Lebensjahren enthält. Die Personen in unserer Stichprobe haben auf dieser Variable insgesamt 52 verschiedene Angaben gemacht. Um zu entscheiden, in welche Kategorien die Angaben zusammengefasst werden sollen, sehen wir uns zunächst die Spannbreite der gegebenen Antworten an: ## [1] 16 71 Wir stellen fest, dass das Minimum 16 und das Maximum 71 Jahre beträgt. Eine Möglichkeit wäre, die Ausprägungen in 7 Abschnitte von jeweils 10 Jahren Breite einzusortieren.