Proportional Ordinal Logistic Regression mit polr ()

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Proportional Ordinal Logistic Regression mit polr ()

Beitragvon hepokrivka » Do 19. Dez 2019, 13:37

Hallo alle miteinander!

Ich hänge im Moment ein wenig an der Interpretation meines polr() Outputs, das ich aus dem MASS package mit R berechnet habe.
Ich habe die Variable Intention mittels Rating-Skala von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 7 (stimme voll und ganz zu) erhoben. Je höher also die Person antwortet, desto höher schätze ich ihre Intention ein. Die unabhängige Variable besteht aus 6 Werbekampagnen, die die Teilnehme randomisiert sehen konnten.

Ich möchte nun als erstes wissen, wie ich die sechs Werbegruppen zu 4 zusammenfassen kann. DIe Personen, die also entweder 3 oder 5 in der Gruppenvariable haben, sollen in eine Gruppe und die Personen, die 4 oder 6 haben sollen einer anderen Gruppe zugeordnet werden.
Ich habe es mit der recode- Funktion probiert, allerdings kommt bei mir die Fehlermeldung "Error in loadNamespace(j <- i[[1L]], c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[j]]) ". Ist das jemandem von euch schon mal untergekommen?


Ich habe nun eine ordinale Regression mit den sechs Werbegruppen gerechnet. Ich weiß, dass der Output als logits bzw. log odds ausgegeben wird.
Code: Alles auswählen
#Dependent variable
post_int_md_fac<- factor(post_int_md, ordered=TRUE,
                         levels= c(1,2,3,4,5,6,7 ))

#Independent variable ranging from 1-6 (1=advertisement 1, 2= advertisement 2 etc.)
a0.IV01_01_fac<-as.factor(d0$a0.IV01_01)

modell2<-polr(post_int_md_fac~a0.IV01_01_fac, data=d0, Hess = TRUE)


Dementsprechend habe ich auch die Koeffizienten exponentiert.
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odds<-exp(coef(modell1))


Ich bekomme den folgenden Output:

Bild
Bedeutet das nun, dass eine Person, die in Gruppe 2 war einen Odds Ratio von 1.3 dafür mit "1" zu antworten als eine Person in Werbegruppe 1.
Wie kann ich dann die Odds für dieselbe Person berechnen mit "7" zu antworten?

Ich habe auch die Wahrscheinlichkeiten berechnet:
Code: Alles auswählen
exp(coef(modell1))/(1 + exp(coef(modell1)))


Allerdings bin ich mir auch hier nicht sicher, welche Wahrscheinlichkeiten das genau sind? Sind das auch hier wieder die Wahrscheinlichkeiten mit "1" zu antworten im Vergleich zu einer Person aus Gruppe 1?

Ganz ganz lieben Dank schon im Voraus!

Beste Grüße,
Helena Pokrivka
hepokrivka
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