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[simba]

Hallo,

ich habe euer Forum schon einige Male besucht und bisher immer sehr hilfreiche Antworten gefunden Jetzt habe ich allerdings ein Problem, für das ich noch keine Lösung gefunden habe. Es wäre schön, wenn mir jemand helfen könnte

Für mein Studium musste ich eine binäre logistische Regressionsanalyse durchführen. Ziel der Analyse war es, herauszufinden, welchen Einfluss eine Variable auf die abhängige Variable hat.
Jede der unabhängigen Variablen war in zwei Klassen aufgeteilt (grün oder gelb). In der Tabelle unten ist das Ergebnis des letzten Schritts der Analyse zu sehen. Gelb war die Referenzgruppe, sprich, die unten getroffenen Aussagen beziehen sich auf die Klasse grün. Wenn ich es richtig verstanden habe, erhöhen sich die odds, dass Ereignis x eintrifft um 4,856, wenn uphq grün ist und um 6,288 wenn lnp3 grün ist. Soweit habe ich (hoffentlich) noch alles richtig verstanden.
Jetzt habe ich allerdings ein Problem mit Hnp3 und hl, da diese beiden Variablen <1 sind. Mein Dozent meinte nun, ich solle die andere Klasse zur Referenzgruppe machen, indem ich 1durch Exp(B) teile. Im Fall von Hnp3 hieße das also, dass ich 1/0,127 rechne (= 7,874). Damit würden die odds, dass Ereignis x eintrifft, um 7.874 steigen, wenn die Variable hnp3 nicht grün, sondern gelb wäre. Irgendwie ist mir nicht verständlich, wieso das funktionieren soll. Kann mir hier jemand erklären, ob ich meinen Dozenten richtig verstanden habe? Und falls ja, wieso das so funktioniert? Und müsste ich dann auch dasselbe mit dem Regressionskoeffizienten und dem Standardfehler durchführen?

Tabelle

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[daniel]

Jetzt habe ich allerdings ein Problem mit Hnp3 und hl, da diese beiden Variablen <1 sind.

Ich sehe nicht, inwiefern das ein Problem darstellt.

Mein Dozent meinte nun, ich solle die andere Klasse zur Referenzgruppe machen, indem ich 1durch Exp(B) teile. Im Fall von Hnp3 hieße das also, dass ich 1/0,127 rechne (= 7,874). Damit würden die odds, dass Ereignis x eintrifft, um 7.874 steigen, wenn die Variable hnp3 nicht grün, sondern gelb wäre. Irgendwie ist mir nicht verständlich, wieso das funktionieren soll. Kann mir hier jemand erklären, ob ich meinen Dozenten richtig verstanden habe? Und falls ja, wieso das so funktioniert? Und müsste ich dann auch dasselbe mit dem Regressionskoeffizienten und dem Standardfehler durchführen?

Ich sehe nicht, wozu man diesem Umweg machen sollte, aber nun gut. Beginnen wir am Ende. Der Regressionskoeffizient ist schlicht der logarithmierte Effektkoeffizient (Exp(b)). Ich hoffe das ist nicht neu. Handelt es sich, wie in Deinem Fall, um eine Dummy (Indikator) Variable, dann sollte ebenfalls klar sein, dass sich bei umgekehrter Codierung lediglich das Vorzeichen des Koeffizienten ändert. Im Betrag ändert sich nichts. Auch der Standardfehler bleibt gleich. In Deinem Beispiel würde -2.06 zu 2.06. Als Effektkoeffizient (besser, weil international verständlich: odds ratio) ergibt sich im ersten Fall exp(-2.06) ~ 0.127, im letzten Fall exp(2.06) ~ 7.874.

[simba]

Oki super:) Danke für die schnelle Antwort:) Damit hat sich meine Frage auch schon erledigt