STATISTIK-FORUM.de

[Blech]

Liebe alle,

sorry, ich habe noch eine Frage zum Nullmodell bei der logistischen Regression.
Die beiden Gruppen für die Einteilung meiner abhängigen Variablen (0 = gesund/ 1 = krank) sind leider nicht komplett ausgeglichen (N = 45 und N = 63). Beim Nullmodell werden nun 100% von 1 auch als 1 eingestuft. Bei 0 sind es dagegen 0% richtige Zuordnung (Gesamtptozentsatz/ Hitrate: 58.3%).
Ich hatte in der Literatur gelesen, dass das Nullmodell quasi zu vernachlässigen ist, wenn ein weiteres Modell die Daten besser erklärt. Tut es bei mir auch deutlich (Hitrate: 78.7%), trotzdem hatte ich den Hinweis bekommen, dass es vielleicht doch nicht so gut wäre, wenn das Nullmodell solche divergierenden Vorhersagen für die beiden Gruppen macht und es vielleicht besser wäre, wenn ich zwei gleich große Stichprobe hätte..

Hat jemand damit Erfahrung?

Tausend Dank und LG

[strukturmarionette]

Hi,

- zunächst: Was ist Dein Verständnis eines Nullmodells?

Gruß
S.

[Blech]

Hm ich dachte, es handelt sich um das Modell, wo noch keine unabhängigen Variablen mit aufgenommen wurden [Bittmann, F. (2015). Einführung in die Logistische Regression mit SPSS.], nur für den Fall, dass die kommenden Modelle mit (unterschiedlich vielen) unabhängigen Variablen nicht besser sind.

LG

[bele]

Warum sagt Dein Nullmodell denn ständig "1"? Sollte ein Nullmodell nicht ständig "0,58" sagen? 58% Wahrscheinlichkeit für eine 1 ist doch die Wahrscheinlichkeit ohne unabhängige Variablen.

LG,
Bernhard

[Blech]

Hm das verstehe ich jetzt leider nicht..
Für die Gruppe krank habe ich im Nullmodell eine Wahrscheinlichkeit von 100%, für die Gruppe gesund 0%..

[Blech]

Kann mir jemand helfen?

[PonderStibbons]

Ich muss gestehen, ich verstehe Dein Anliegen nicht. Worin besteht Dein Problem, was ist die Frage?
Wenn man überhaupt keine weiteren Informationen im Modell hat, dann sagt man für alle Stichprobenmitglieder
die häufigere Kategorie voraus. Im vorliegenden Fall ergibt das eine Trefferquote von 58%. Wenn man weitere
Informationen (Prädiktoren) nutzt, so hofft man, diese Trefferquote zu überbieten. Dein Modell steigert
die Trefferquote auf 79%.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

nur für den Fall, dass die kommenden Modelle mit (unterschiedlich vielen) unabhängigen Variablen nicht besser sind.

- Das ist Unsinn. Schreibt sowas Bittmann?

Gruß
S.

[Blech]

@PonderStibbons:
Ich frage mich nur, warum alle "Kranken" (1) auch dieser Kategorie zugeordnet wurden und die "Gesunden" (0) nur zu 0%.

"Wenn man überhaupt keine weiteren Informationen im Modell hat, dann sagt man für alle Stichprobenmitglieder
die häufigere Kategorie voraus. " - Ah ok, das wusste ich z.B. gar nicht? Könntet ihr mir sagen, warum man das so macht bzw. warum das so ist?


@strukturmarionette: Das meinte mein Prof o.O

LG