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[helena.lw]

Hallo,
ich arbeite an einer logistischen Regression mit R hinsichtlich der Assoziation von Schwangerschaftsunterschungen (PC) und Stillen. Mit der "stepAIC" Funktion in R habe ich zwei Variablen (PD und SES) als wichtige Prädikatoren ausfindig machen können. Aber nun habe ich folgendes Problem:
# Das Basis-Modell ist nicht signifikant
RR: 1.03
p-value: 0.6
AIC: 91.89
ß-PC: 0.03

#Nach der Hinzunahme der beiden Prädikatoren wird das Modell signifikant:
RR: 1.31
p-value: 0.02
AIC: 71.3
ß-PC:0.27
ß-PD: 1.65
ß-SES: 1.11

# Vollständigkeitshalber sind hier noch die Anfangs-Beta-Werte der Variablen
ß-PC: 0.03
ß-PD: 0.93
ß-SES: 0.90

Alle Beta-Werte sind angestigen und die Nicht-Signifikanz im Basismodell wurde zur Signifikanz. In einer "normalen" Suppressor-Situation sollte allerdings der Beta-Wert des Suppressors sinken oder liege ich falsch? Zudem sind bei Prädikoren signifikant mit dem Outcome assoziiert, allerdings nicht miteinander, normalerweise sollte dies genau umgekehrt sein (also Signifikanz untereinander und zwischen Suppressor und Outcome keine Korrelation).
Meine Frage nun: Handelt es sich um einen Suppressor-Effekt oder was könnte es sonst sein?

[strukturmarionette]

Hi,

Mit der "stepAIC" Funktion in R

http://www.r-forum.de/

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Wie groß sind die Standardfehler der Koeffizienten, sowohl in den
3 einfachen logistischen Regressionen, als auch im Modell mit den
3 Prädiktoren?

Wie lauten die 3 Korrelationekoeffizienten der Prädiktoren miteinander?

Zur Sicherheit: bei keinem der Koeffizienten gibt es fehlende Werte?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons