Logistische Regression Interaktionseffekt

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Logistische Regression Interaktionseffekt

Beitragvon MaxBär » Do 31. Jul 2014, 10:08

Hallo,

ich habe dazu auch noch mal eine Frage:

ich habe intervallskalierte UV und AV und mein Moderator ist kategorial (3 Stufen). Ich habe den Moderator nun in 2 Dummy-Variablen umgewandelt und für diese Variablen jeweils ein Interaktionsterm gebildet.

So habe ich nun folgende Variablen in meine Multiple Regression integriert:
UV
AV
Dummy 1
Dummy 2
Dummy1*UV
Dummy2*UV

Ist das richtig so?

Nun habe ich aber hohe Werte für den Standartfehler ( bis zu ,43) und mein Konfidenzintervall geht bis -1,7 (was ja eig nicht sein kann, da die Werte doch nur bis 1 gehen können), außerdem ist die Toleranz meiner Kollinearitätsstatistik enorm niedrig, mein VIF enorm hoch. Was mache ich denn falsch? Habe ich eine Variable vergessen oder generell einen Fehler drin?

Über eine schnelle Antwort wäre ich sehr dankbar, da mir die Zeit wegrennt :(((
MaxBär
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Re: Logistische Regression Interaktionseffekt

Beitragvon daniel » Do 31. Jul 2014, 11:31

Wieso sollen die "Werte" nur bis 1 gehen können. Das ist bei den vorhergesagten Werten des outcomes (y) so (sie können weder 1 noch 0 annhemen, sondern liegen immer dazwischen), aber doch nicht für die (Konfindezintervalle der) Koeffizienten.

Sonst sieht alles korrekt aus. Hohe VIF Werte sind kein Hinweis auf ein fehlerhaftes Modell. Die Signifikanztests der Interaktionsterme sind ebenfalls unabhänig von den VIFs (http://www.statisticalhorizons.com/multicollinearity).

Vielleicht hast Du eine kleine Fallzahl? Vielleicht Messen Moderator und Prädiktor sehr ähnliche Sachverhalte? Vielleicht sind die Anteile (und absolten Fallzahlen) sehr ungleich verteilt?
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