SPSS-FORUM.DE

[Senzafine]

Hallo!

Ich helfe einer Freundin bei der Masterarbeit und wir haben nun ein Problem. Wir rechnen zum ersten Mal eine bivariate logistische Regression (mit SPSS) und scheitern schon bei der Überprüfung ihrer Voraussetzungen.
Da einige Prädiktoren metrisch sind, wollten wir die Linearität des Logits überprüfen. Wir haben also versucht die Variablen zu logarithmieren, aber SPSS spuckt bei einigen Fällen folgende Fehlermeldung aus: ">Warnung Nr. 602
>Das Argument für den natürlichen Logarithmus ist kleiner oder gleich null.
>The result has been set to the system-missing value.
>Command line: 11 Current case: 323 Current splitfile group: 1"

Ist ja auch kein Wunder, da einige Werte 0 sind (weil es sich bei den Prädiktoren um Skalen eines Fragebogens handelt, die auch 0 sein können). Nun produziert SPSS natürlich Mssing Values. Die Frage ist nun:

Was können wir machen? Ignorieren wir diese Missing Values einfach und rechnen mit der neu erstellten LnVariable weiter (Prüfung auf Linearität des Logits)? Oder muss man da irgendetwas anderes beachten?
Vielen Dank im Voraus!

[ponderstibbons]

Ist ja auch kein Wunder, da einige Werte 0 sind (weil es sich bei den Prädiktoren um Skalen eines Fragebogens handelt, die auch 0 sein können).

Dann addiere doch zu allen Werte eine 1.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Senzafine]

Alles klar, danke! Hatte ich auch schon überlegt, aber war mir nicht sicher, ob ich das einfach so machen darf.

Liebe Grüße!

[Senzafine]

Hmm..nun komme ich zu den nächsten Problemen. Habe alles so durchgeführt und stelle nun fest, dass ein paar Interaktionen bei der Überprüfung auf Linearität des Logits signifikant werden.
Da endet das Buch und sagt mir nicht, was zu tun ist. Kann ich diese Variablen denn dann einfach aus meinem Modell herausnehmen und damit begründen, dass sonst das Ergebnis der Regression nicht mehr verwertbar wäre? Habs eben ausprobiert und dann wird nichts mehr signifikant.

Außerdem waren es bisher immer metrische Variablen, die in das Modell aufgenommen wurden. Da funktioniert alles gut. Aber wenn ich eine dichotome kategoriale Variable (mit 1 und 0 kodiert) mit aufnehmen möchte, sagt SPSS mir: "Die Parameterkovarianzmatrix kann nicht berechnet werden." Was mache ich falsch?

[strukturmarionette]

Hi,

Wie sieht Dein Modell konkret aus?
Auf welches 'Buch' beziehst Du dich?

Gruß
S.

[Senzafine]

Ich habe das Buch von Andy Field (Discovering Statistics). Das ist eigentlich super, weil er sowohl eine logistische Regression mit kategorialen Variablen als Beispiel rechnet, als auch eine mit metrischen. Aber keine, wo beide Variablentypen gleichzeitig vorkommen. Ich dachte, das sei kein Problem (da ich auch schon einige Videos angeschaut habe), aber bei mir kommt immer diese Fehlermeldung. SPSS zeigt den "Schritt 1: Variablen in der Gleichung" nicht an. Ich verstehe es nicht.

Ich habe 10 metrische Prädiktoren (einzelne Skalen eines Fragebogens) und einen kategoriale Prädiktor mit den Ausprägungen 0 und 1. Abhängige Varable natürlich bivariat und ebenfalls 0 und 1 kodiert. Die Methode ist "Einschluss".

[strukturmarionette]

Hi,

bivariate logistische Regression (mit SPSS)

- So so etwas existiert nicht

- Wie ist die Verteilung der Einser und Nuller deiner kategorialen dichotomen UV?

um Skalen eines Fragebogens handelt, die auch 0 sein können

- Das ist bei derartigen Skalen mit intervallsaklierter UV aber ungewöhnlich.
- Es scheint eher vorab ein Fehler vorzuliegen.

- N?


Gruß
S.

[Senzafine]

Okay, danke. Das Problem mit der kategorialen Variable habe ich inzwischen lösen können. Was mache ich aber mit Prädiktoren, die bei der Überprüfung von Linearität des Logits signifikant werden?
Aus dem Modell entfernen? Oder gibt es da eine elegantere Lösung?

N ist übrigens 964.

LG

[M**.]

Ist ja auch kein Wunder, da einige Werte 0 sind (weil es sich bei den Prädiktoren um Skalen eines Fragebogens handelt, die auch 0 sein können).

Dann addiere doch zu allen Werte eine 1.



PonderStibbons

Hast du zufällig dafür eine Literaturangabe?