Übersicht über Ordinale logistische Regression

Verwenden Sei Ordinale logistische Regression, um die Beziehung zwischen einer Gruppe von Prädiktoren und einer ordinalen Antwortvariablen zu modellieren. Eine ordinale Antwortvariable hat mindestens drei mögliche Ergebnisse, die eine Ordnung aufweisen, z. B. „Niedrig“, „Mittel“ und „Hoch“. Sie können Wechselwirkungs- und Polynomialterme einbinden, Terme mit anderen Termen verschachteln und verschiedene Linkfunktionen anpassen.

Ein Biologe im Außeneinsatz untersucht beispielsweise die Überlebenszeit von Salamandern und möchte herausfinden, ob das Überleben mit der Region und der Wassertoxizität zusammenhängt. Der Biologe teilt die Überlebenszeit in drei Kategorien ein: weniger als 10 Tage, 11 bis 30 Tage und mehr als 30 Tage. Da es sich bei der Antwortvariablen um eine ordinale Variable handelt, verwendet der Biologe die ordinale logistische Regression.

Wo finde ich diese Analyse?

Um die ordinale logistische Regression durchzuführen, wählen Sie Statistik > Regression > Ordinale 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 ohne natürliche Rangfolge aufweist, z. B. Kratzer, Delle und Riss, verwenden Sie Nominale logistische Regression.
  • Wenn mit der Antwortvariablen Ereignishäufigkeiten gezählt werden, z. B. die Anzahl der Fehler, verwenden Sie Poisson-Modell anpassen.
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