Methode der kleinsten Quadrate und logistische Regression

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Methode der kleinsten Quadrate und logistische Regression

Beitragvon DerGraf » Fr 11. Dez 2015, 19:52

Guten Abend Zusammen,

ich hoffe jemand weiß Rat. ich lese gerade einen Artikel für meine Abschlussarbeit in dem die Autoren versucht haben mittels der Methode der kleinsten Quadrate (Ordinary least square regression) und mittels einer logistischen Funktion (ologit), ich hoffe ich hab das richtig übersetzt, einen Zusammenhang zwischen einem Bewertungsscore (EVITA-Score) und einer Notenskala von 1-4 herzustellen. Grundgesamtheit waren 40 vorliegende Scores und Noten
Dahinter steht die Frage, ob dieser Score als Prädiktor für eine Note genutzt werden kann. Soweit so gut. Dazu ist eine Tabelle abgebildet:

Model 1 OLS Model 2 ologit
EVITA Score------- 0,292-----------(p<0,001)-------- 1,209------------(p=0,008)
Intercept-----------0,441-----------(p=0,002)
Intercept 1----------------------------------------------- 1,815----------- (p=0,034)
Intercept 2 -----------------------------------------------3,427-----------(p=0,004)
Intercept 3----------------------------------------------- 8,041-----------(p=0,005)
N--------------------40------------------------------------- 40
R^2----------------0,689
Adj. R^2 ----------0,681
Pseudo R^2------------------------------------------------0,484

Die Autopren schreiben hierzu, dass beide Regressionsmodelle gezeigt hätten, dass sich der Score als Prädiktor für die Benotung eignet und geben nur die p-Werte 0,001 und 0,008 als Begründung an. Dass es sich dabei um das Signifikanzniveau handelt verstehe ich ja noch, aber das sagt doch nichts über die Eignung als Vorhersagewert aus? Aber an welcher dieser Zahlen sieht man, wie groß der Zusammenhang ist, sodass man diese Aussage nachvollziehen kann.
Ich habe mal versucht das googlen bin aber nicht wirklich fündig geworden. Soweit ich es verstanden habe, ist R^2 ein Maß für den Zusammenhang und kann Werte zwischen Null und 1 annehmen. Für Modell 1 wäre also eine mittlere Korrelation dargestellt? Für Modell 2 ist nur dieses Pseudo R^2 angegeben, das wohl die selbe Aussagekraft hat, nur dass der Wert mit über 0,4 als sehr gut anzusehen ist?
An welchen Werten sieht man den Zusammenhang? Sind das diese R-Werte?

LG Grafi
DerGraf
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Re: Methode der kleinsten Quadrate und logistische Regressio

Beitragvon PonderStibbons » Fr 11. Dez 2015, 23:43

Dass es sich dabei um das Signifikanzniveau handelt verstehe ich ja noch, aber das sagt doch nichts über die Eignung als Vorhersagewert aus?

Wenn der p-Wert so klein ist, dass er unter dem Schwellenwert für "Signifikanz" liegt,
dann nimmt man an, dass tatsächlich ein Zusammenhang zwischen den beiden Größen
besteht. "Tatsächlich" heißt, mn nmmt an, dass in der Grundgesamtheit der Zusammenhang
> 0,00000... ist.
Aber an welcher dieser Zahlen sieht man, wie groß der Zusammenhang ist, sodass man diese Aussage nachvollziehen kann.

Das wäre der Regressionskoeffizient oder bei einfachen Regressionen R².

Da dies aber an einer Stichprobe von lediglich n=40 ermittelt wurde, geht damit
ein großer Standardfehler (Stichprobenzufall= einher. Man kann den Koeffizienten
bzw. R² nicht gleichsetzen mit dem tatsächlichen (= dem in der Grundgesamtheit,
aus der die Stichprobe n=40 gezogen wurde) Zusammenhang.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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