logistische Regression/Wahl Methode

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logistische Regression/Wahl Methode

Beitragvon timo8 » Mo 24. Apr 2023, 13:36

Hallo liebes Forum,

Ich habe einen Fragebogen vorliegen, bei dem mehrere Prozessschritte abgefragt werden (Bsp. "Haben Sie Getränke erhalten" - JA/NEIN). Nun möchte ich die Antworten auf die einzelnen Prozessschritte mit der Antwort auf die Frage "Sind Sie zufrieden - Ja / Nein" in Zusammenhang bringen.

Ziel ist es, herauszufinden welcher der Prozessschritte den größten Einfluss auf die Antwort bei der Frage nach der Zufriedenheit hat
Dazu habe ich die Methode der logistischen Regression gefunden. Nur kenne ich mich leider noch nicht gut aus.

Nun meine Fragen:
Ist die Methode grundlegend geeignet, um die Zusammenhänge zu finden und den Prozessschritt mit dem größten Einfluss zu identifizieren?
Ist die logistische Regression unter Beachtung mehrerer unabhängiger Variablen, die binär sind auf eine binäre abhängige Variable möglich?

Ich freue mich über Hilfe und Anregungen

Liebe Grüße :)
timo8
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Re: logistische Regression/Wahl Methode

Beitragvon PonderStibbons » Mo 24. Apr 2023, 13:49

Relevante Informationen wären Größe der Stichprobe, Anteil der "ja"-Antworten,
Zahl der Prozess-Schritte, und ob die Schritte unabhängig sind (also ob bestimmte
Schritte nur dann vorkommen können, wenn vorher bestimmte andere Schritte
unternommen bzw. nicht unternommen wurden).

Mit freundlichen Grüßen

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Re: logistische Regression/Wahl Methode

Beitragvon bele » Mo 24. Apr 2023, 14:21

Ich finde auch die Fragestellung noch unzureichend ausformuliert. Wenn es nur um das eine wichtigste Item geht, dann kann man für jedes Item mit der Zufriedenheit schnell eine Vierfeldertafel und ein odds ratio bestimmen. Das ist dann einfacher, wenn man logistische Regression noch nicht beherrscht.

Ist das noch dasselbe Problem in dem ich Dir hier die logistische Regression (als ML oder Ridge oder Lasso) vorgeschlagen habe, oder ein neues? allgemeine-fragen-f5/wahl-der-methode-zusammenhange-finden-t14040.html#p54310

Wenn man alle Items als additiv betrachtet (je mehr Items 'ja' umso eher auch Zufriedenheit) dann kann logistische Regression die richtige Gewichtung der Items finden. Vorausgesetzt, die von PonderStibbons erfragten Dinge passen.

LG, Bernhard
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