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[Horst]

Hallo zusammen!

Ich bin dabei ein geeignetes statistisches Verfahren für meine Masterarbeit zu finden und bin der Meinung, dass die hierarchische logistische Regression das geeignete Verfahren ist.

Ich möchte zunächst testen, ob sich zwei Stufen einer kategorialen UV hinsichtlich der AV unterscheiden. Dafür nehme ich diese Variable als erstes in das Modell auf. Danach möchte ich mehrere metrische Variablen aufnehmen und im dritten Schritt die Interaktionen zwischen der kategorialen Variablen und den anderen metrischen Variablen.

Nun meine Fragen:
1. Bekomme ich adjustierte odd ratios für die kategoriale Variable, wenn ich die metrischen Variablen mit einbeziehe? MIt anderen Worten, wird die kategoriale Variable kontrolliert für die metrischen Variablen?

2. Wie muss ich die metrischen Variablen interpretieren? Wenn ich z.B. eine metrische Variable ins Modell aufnehme und bis dato sich nur eine kategoriale Variable im Modell befindet, wird dann die metrische Variable kontrolliert für die kategoriale Variable oder stellt sie dann den unkontrollierten Zusammenhang mit der AV dar?

Vielen Dank!

[daniel]

Siehe Holger's und meine Antoworten zu Deiner vorherigen Frage.

Zusätzlich kannst Du die "hierachischen" (dieses Wor wird eigentlich als Synonym für "Multilevel" verwendet, besser: genesteten) Modelle nicht wie im linearen Fall interpretieren. Da im logistischen Modell die Fehlervarianz fix ist, steigt die "Gesamtvarianz" im Modell mit mehr Prädikatoren an. Du kannst daher nicht die (rohen) Koeffizineten zwischen den Modellen vergleichen. Interaktionen in nicht-linaren Modellen sind ebenfalls nicht ganz Ohne. Literaturvorschläge zum Thema findest Du in meiner letzten Antwort auf diesen Beitrag:

allgemeine-fragen-f5/interpretation-interaktionseffekte-interaktionsterme-t802.html

(Fang mit dem Text von Carin Mood an. Dort ist das grundlegende Problem m.E. sehr verständlich dargestellt.)

[Horst]

Wow, herzlichen Dank!!!