Interaktion bei logistischer Regression
Verfasst: Do 6. Feb 2020, 09:31Hallo zusammen,
ich sitze momentan an der Auswertung für meine Masterarbeit und habe bezüglich einiger Schritte ein paar Fragen zur Berechnung mit SPSS.
Grundsätzlich geht es um ein logistisches Regressionsmodell, bei dem ich einen Datensatz mit ca. 95.000 Kreditgeschäften habe, wobei meine AV 0/1-kodiert ist (kein Erfolg/Erfolg).
Nun habe ich ingesamt 11 Prädiktoren, die zum Teil metrisch und ordinal skaliert vorliegen. Inhaltlich/Theoretisch sind diese in zwei Gruppen aufgeteilt, zum einen 4 UV, die sich auf den Kredit selbst beziehen (z.B. Kreditsumme) beziehen und 7 die den Kreditnehmer (z.B. Einkommen) beschreiben.
Mittels Korrelationstabelle habe ich versucht auszuschließen, dass Multikollinearität vorliegt, wobei alle (signifikanten) Korrelationen unter |.80| liegen und damit keine Probleme vorliegen, oder?
Im ersten Schritt füge ich nun die ersten 4 UV hinzu, wobei ich darauf achte, dass die ordinalen Variablen bei SPSS entsprechend behandelt werden (im Fenster der log. Reg.).
Im nächsten Schritt verfahre ich genauso, indem ich die weiteren 7 Prädiktoren hinzufüge, um eine Veränderung von R^2 zu erkennen.
Der letzte Schritt ist nun mein Problem: ich möchte gern die Interaktion zwischen den Variablen testen, in Form einer Moderation der 7 "Kreditnehmer-Variablen" auf den Zusammenhang zwischen den 4 "Kredit-Variablen" und der AV. Ist es dafür notwendig, dass ich für jeden einzelnen möglichen Interaktionseffekt das Produkt berechne oder gibt es dafür eine schnellere Methode, um alle möglichen Interaktionseffekte zu bestimmen?
Falls jemand von euch helfen kann oder andere Anmerkungen hat, warum das Ganze vielleicht nicht funktionieren sollte, wäre ich für jeden Rat dankbar!
Liebe Grüße
LayZ8
ich sitze momentan an der Auswertung für meine Masterarbeit und habe bezüglich einiger Schritte ein paar Fragen zur Berechnung mit SPSS.
Grundsätzlich geht es um ein logistisches Regressionsmodell, bei dem ich einen Datensatz mit ca. 95.000 Kreditgeschäften habe, wobei meine AV 0/1-kodiert ist (kein Erfolg/Erfolg).
Nun habe ich ingesamt 11 Prädiktoren, die zum Teil metrisch und ordinal skaliert vorliegen. Inhaltlich/Theoretisch sind diese in zwei Gruppen aufgeteilt, zum einen 4 UV, die sich auf den Kredit selbst beziehen (z.B. Kreditsumme) beziehen und 7 die den Kreditnehmer (z.B. Einkommen) beschreiben.
Mittels Korrelationstabelle habe ich versucht auszuschließen, dass Multikollinearität vorliegt, wobei alle (signifikanten) Korrelationen unter |.80| liegen und damit keine Probleme vorliegen, oder?
Im ersten Schritt füge ich nun die ersten 4 UV hinzu, wobei ich darauf achte, dass die ordinalen Variablen bei SPSS entsprechend behandelt werden (im Fenster der log. Reg.).
Im nächsten Schritt verfahre ich genauso, indem ich die weiteren 7 Prädiktoren hinzufüge, um eine Veränderung von R^2 zu erkennen.
Der letzte Schritt ist nun mein Problem: ich möchte gern die Interaktion zwischen den Variablen testen, in Form einer Moderation der 7 "Kreditnehmer-Variablen" auf den Zusammenhang zwischen den 4 "Kredit-Variablen" und der AV. Ist es dafür notwendig, dass ich für jeden einzelnen möglichen Interaktionseffekt das Produkt berechne oder gibt es dafür eine schnellere Methode, um alle möglichen Interaktionseffekte zu bestimmen?
Falls jemand von euch helfen kann oder andere Anmerkungen hat, warum das Ganze vielleicht nicht funktionieren sollte, wäre ich für jeden Rat dankbar!
Liebe Grüße
LayZ8