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[fribe]

Hallo zusammen,

vielleicht kann mir jemand bei meinem Problem weiterhelfen:
Ich habe den Einfluss von mehreren Variablen auf das Auftreten von Übergewicht (dichotome Zielvariable: normal- vs übergewichtig) in einem nominal logistischen Regressionsmodell berechnet.
Die Prädiktoren sind ebefalls kategorisch und haben zwischen 2 und 4 Ausprägungen.
Was ich darstellen möchte ist, ob Interaktionen zwischen den Prädiktoren bestehen.
Dazu habe ich die jeweiligen 2 Prädiktoren plus deren Multiplikation in das Modell gefügt.
Nun habe ich mehrfach gelesen, dass man das Chi^2 des gesamten Modells mit dem, berechnet aus dem Modell mit lediglich den beiden Prädiktoren, vergleichen kann und somit auf Interaktionen schließen kann.
Wenn also das Chi^2 abweicht kann man von einer Interaktion ausgehen.
Meine Frage ist nun, kann ich über diese Abweichung wirklich auf eine Interaktion schließen?
Und wie große soll die Abweichung sein? Denn geringe Abweichungen sind immer da.

Hat jemand schon mal das gleiche Problem gehabt? Und kann mir eine relevante Grenze nennen?
Oder hat jemand eine bessere Herangehensweise für die Darstellung von Interaktionen in nominal logistischen Regressionsmodellen?

Vielen Dank für jede Hilfe!!!

[PonderStibbons]

Man könnte zumindest testen, ob das Modell mit den Interaktionen inferenzstatistisch
signifikant mehr leistet als jenes ohne. Die Differenz der -2 Log Likelihood -Werte
zwischen den beiden Modellen ist Chi²-verteilt mit df=1.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Holgonaut]

Hi,

schau mal hier:

Ai, C., & Norton, E. C. (2003). Interaction terms in logit and probit models. Economic letters, 80, 123-129.

Hayes, A.F., & Matthes, J. (2009). Computational procedures for probing interactions in OLS and logistic regression: SPSS and SAS implementations. Behavior Research Methods, 41, 924-936.
http://www.comm.ohio-state.edu/ahayes/MODPROBE.pdf


Gruß
Holger