Übersicht über Nominale logistische Regression

Verwenden Sie Nominale logistische Regression, um die Beziehung zwischen einer Gruppe von Prädiktoren und einer nominalen Antwortvariablen zu modellieren. Eine nominale Antwortvariable hat mindestens drei mögliche Ergebnisse, die keine Ordnung aufweisen, z. B. Kratzer, Delle und Riss. Sie können Wechselwirkungs-, Polynomial- und geschachtelte Terme einbinden.

Ein Schulleiter möchte beispielsweise untersuchen, welche Variablen sich auf die Vorliebe eines Schülers für bestimmte Fächer auswirken. Der Schulleiter ermittelt mit Hilfe der nominalen logistischen Regression, ob das Alter des Schülers und die Lehrmethode des Fachs sich auf die Vorliebe für dieses Fach auswirken.

Wo finde ich diese Analyse?

Um die nominale logistische Regression durchzuführen, wählen Sie Statistik > Regression > Nominale logistische Regression aus.

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

  • Wenn die Antwortvariable zwei Kategorien enthält, z. B. „Bestanden“ und „Nicht bestanden“, verwenden Sie Binäres logistisches Modell anpassen.
  • Wenn die Antwortvariable drei oder mehr Kategorien mit einer natürlichen Rangfolge aufweist, z. B. „Starke Ablehnung“, „Ablehnung“, „Neutral“, „Zustimmung“ und „Starke Zustimmung“, verwenden Sie Ordinale logistische Regression.
  • Wenn mit der Antwortvariablen Ereignishäufigkeiten gezählt werden, z. B. die Anzahl der Fehler, verwenden Sie Poisson-Modell anpassen.
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