SPSS-FORUM.DE

[AnjaEmpunkt]

Moin zusammen,

ich schreibe grade an meiner BA und muss dafür mit einer logistischen Regression arbeiten. Damit komme ich auch soweit gut klar.
Nun ist als Voraussetzung um die lineare Regression rechnen zu können die Linearität des Logits vorgeschrieben.
Das Prüfen habe ich hinbekommen:
a) für jede metrische UV eine neue Variable berechnen in der der ursprüngliche Wert mit dem Logarithmus transformiert wird (UV_ln).
b) dann eine logistische Regression für jeden Faktor mit meiner regulären AV und 1) UV und 2) UV*UV_ln (Interaktion)
Die Interaktion soll dann nicht signifikant sein…ist sie auch bei FAST allen Variablen nicht…

Eine Variable macht leider ärger und ist signifikant - also ist da die Voraussetzung verletzt und es besteht keine Linearität des Logits
Ich habe schon die eine oder andere Idee, wie ich jetzt verfahren könnte, bin mir aber eben nicht 100% sicher.

Meine Stichprobe umfasst 2.479 Datensätze (alle Werte werden einbezogen in die Berechnung - keine fehlenden Werte). Ist das groß genug, sodass man das Signifikantwerden auf die Power schieben kann und eben nicht annehmen muss, dass keine Linearität des Logits besteht? Oder eben groß genug, dass die Voraussetzung "Linearität des Logits" generell ignoriert werden kann? Ich hab online sowas in der Art gelesen, habe aber keine zitierfähige Quelle...wenn das also der Fall sein sollte, dann freue ich mich über einen Hinweis auf die entsprechende zitierfähige Literatur.

Daran hängt es halt grade und ich kann nicht weiterarbeiten bevor ich das Problem gelöst habe...daher würde ich mich über zeitnahe Hilfe freuen. Idealerweise samt zitierfähiger Quelle, sonst kann ich zwar arbeiten aber nicht begründen :/

Liebe Grüße
Anja

[strukturmarionette]

Hi,

- die Sachverhalte haben aber mit SPSS nichts zu tun
- besser im Statistikforum darlegen

Gruß
S.

[AnjaEmpunkt]

Hey S.,

da habe ich es auch gepostet.

Da ich aber mit SPSS verfahre, wollte ich es auch hier posten.

Eventuell lässt sich da was mit Bootstrapping machen und hier weiß jmd a) ob es mein Problem löst und b) wie genau ich das in SPSS umsetzen kann

Oder es hat hier jmd eine andere Idee, wie ich das Problem mit SPSS "abfangen" kann, damit ich meine Variable nicht gruppieren muss und trotz fehlender Linearität des Logits bei eben dieser einen Variablen eine logistsiche Regression mit SPSS rechnen kann, die dann interpretierbar ist.

Hier nochmal meine Variablen:
AV:
von Krankheit x betroffen ja/nein - nominal binär/dichotom

UV:
1 Perfektionismus metrisch
2 Neurotizismus metrisch
3 Extraversion metrisch
4 Offenheit metrisch
5 Verträglichkeit metrisch
6 Gewissenhaftigkeit metrisch

7 wahrgenommene Stressbelastung ordninal (0 nie, 1 manchmal, 2 oft, 3 immer) innerhalb der logistischen Regression als kategorial eingefügt (muss nicht auf Linearität des Logits geprüft werden da ordinal)

8 wöchentliche Arbeitsstunden metrisch freie Eingabe (Bereinigung um unplausible Angaben, 5 Std waren so bei Nebenjobs/Aushilfsjobs realistisch) Spanne 5-100

Es geht mir primär darum zu untersuchen ob sich eine z.B. höhere Ausprägung eines Persönlichkeitsmerkmals (1-6) signifikant auf das Vorhandensein der Erkrankung auswirkt (oder bei der logistischen Regression so interpretiert "die relative Wahrscheinlichkeit betroffen zu sein signifikant erhöht)

Die Variablen 7 und 8 beeinflussen die Betroffenheit von der Erkrankung weshalb ich ein Gesamtmodell brauche, wo ich eben den Einfluss meiner 6 Persönlichkeitsvariablen ablesen kann aber 7 und 8 "rausgerechnet" wird, damit es keine Scheinkorrelation ist (kann man von einer Scheinkorrelation sprechen, wenn man eine logistische Regression und eben keine Korrelation rechnet?)

Vllt hat ja jmd eine Idee....

LG Anja