Hallo,
Ich habe anhgand einer logistischen Regression mit schrittweiser Rückwärts-Selektion aus einem Item-Pool eine kleine Anzahl Items extrahiert, welche signifikant einen Diagnose-Status prädizieren. Dabei handelt es sich um eine Symptom-Checkliste, aus welcher ich alle Items, die bi-variat positiv und signifikant den Status vorhergesagt haben, ins multi-variate Modell übernommen. Nun haben einige Items dabei ihre Assoziations-Richtung (Odds Ratio < 1) gewechselt, was heissen würde, dass bei Vorliegen dieser Symptome das Risiko dieser Diagnose verringert würde. Inhaltlich macht dies jedoch bei diesen Items keinen Sinn. Ist es möglich, dass es hier einen Suppressions-Effekt gibt oder ein Multikollinearitäts-Problem vorliegt.
Ziel ist eine kurze Screening-Skala, aber ich kann diese negativen Items ja nicht einfach umpolen!?
Hat jemand eine Idee, wie man damit umgehen kann?
Vielen Dank im Voraus,
Y.