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[Mari13003]

Hallo,

ich plane eine logistische Regression zu rechnen. Hierbei bin ich gerade dabei zu prüfen, ob die notwendigen Vorraussetzungen zutreffen.

Hierbei habe ich im Buch Multivariate Analysemethoden von Backhauses et al. 2016 folgende Angaben zu den erforderliche Fallzahlen gefunden:

• Für die logistische Regression werden größere Fallzahlen benötigt als z.B. für die lineare Regression oder die Diskriminanzanalyse. Die Fallzahl sollte pro Gruppe (Kategorie der abhängigen Variable) nicht kleiner als 25 sein und damit mindestens 50 betragen.
• Bei größerer Zahl an unabhängigen Variablen sind auch größere Fallzahlen pro Gruppe erforderlich. Es sollten wenigstens 10 Fälle pro zu schätzendem Parameter vorhanden sein.

Den erste Punkt verstehe ich. Beim zweiten Punkt ist mir jedoch nicht klar, wie das mit den 10 Fällen gemeint ist.

Kann mir das jemand das erklären?

lg
Maria

[PonderStibbons]

Es gibt die Faustregel, dass je Prädiktor 10 Fälle in der kleineren Gruppe der abhängigen Variable vorliegen sollten,
siehe Referenzen unter regressionanalyse-f11/logistische-regression-benotigte-fallzahl-t5768.html#p20422

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mari13003]

Danke für den Link. Dort wurde es sehr verständlich beschrieben.
Eine Frage hätte ich noch zur Anzahl der Prädiktoren. Ich hätte diese für meine 3 Variablen wie folgt berechnet:

Variable 1: metrisch --> 1 Prädiktor
Variable 2: kategorial (mit 4 Kategorien) --> 3 Prädiktoren
Variable 3: kategorial (mit 3 Kategorien) -> 2 Prädiktoren

Ist hier meine Vorgehensweise richtig?

Insgesamt hätte ich also eine erfolgreiche Fallzahl von 6x10=60