SPSS-FORUM.DE

[Alma]

Hallo zusammen!

Ich hoffe sehr auf Eure Hilfe. Ich rechne momentan allerlei logistische Regressionen und habe bei manchen Ergebnissen das Problem, dass eine Ausprägung zu 100% korrekt und die andere Ausprägung zu 0% korrekt vorhergesagt wird. Eine Spalte der Klassifizierungstabelle ist somit leer, alle Fälle sind entweder 0 oder 1.

Hat jemand eine Idee woran das liegen kann? Und vor allem: Kann ich solche Regressionen weiterverwenden (natürlich vorausgesetzt das Modell ist signifikant)?
Ich schaue übrigens nicht versehentlich auf den Anfangsblock

Die Verteilung ist übrigens sehr sehr schief. Vielleicht liegt das daran? Trotzdem stelle ich mir die Frage, ob ich damit weitermachen kann/darf.

Viele Grüße
Alma

[strukturmarionette]

Hi,

- allerlei?
- N?

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Wenn ein Merkmal ungleich verteilt ist, sagen wir einmal Ausprägung 1 mit 85% zu Ausprägung 2 mit 15%, dann hat eine simple Vorhersage von Ausprägung 1 für ALLE Fälle eine Trefferquote von 85%. So eine hohe Trefferquote ist durch ein logistisches Regresionsmodell schwer zu toppen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Alma]

Hallo zusammen und lieben Dank für die Antworten!

@strukturmarionette, was meinst du mit allerlei? Das N beträgt ca. 690.

@PonderStibbons, ja, die Vorhersage ist wirklich gut, teilweise 98%, wenn die Verteilung wirklich, wirklich schief ist. Darf ich das Ergebnis also interpretieren?

Beste Grüße
Alma

[strukturmarionette]

Hi,

Mit 'Allerlei' ' habe ich dich zitiert.

Gruß
S.

[Alma]

Hallo nochmal,

ich bin immer noch nicht glücklich mit meinen Klassifizierungstabellen. Diese sind im Anfangsblock und im Block 1 identisch. Dennoch sind Gesamtmodell und Koeffizienten signifikant, Nagelkerkes R-Quadrat jedoch sehr gering (z.B. 0,011).

Was bedeutet das nun für mich? Warum mit p < 0,001 signifikant, aber so eine Klassifizierungstabelle?

Beste Grüße
Alma

[strukturmarionette]

Hi,

- die Frage nach deinem 'allerlei?' ist noch offen.

Gruß
S.

[Alma]

Hallo,

damit meinte ich eigentlich nur sehr viele logistische Regressionen, aber das Problem habe ich bei jeder Analyse.

Beste Grüße
Alma

[ponderstibbons]

Was soll es groß bedeuten? Hohe Fallzahl, daher kann die Nullhypothese "Koeffizient in der Grundgesamtheit = 1,000000000000000..." bzw. "Vorhersagewert des Modells in der Grundgesamtheit = 0,000000000000..." vergleichsweise leicht zurückgewiesen werden, aber die Verbesserung der Vorhersageleistung in der Stichprobe ist halt sehr, sehr gering.

[Alma]

Alles klar danke, dann weiß ich Bescheid.

Ich habe noch eine letzte Frage: Ich habe nur eine UV, falls das relevant ist, und wollte - nach Absprache mit dem Prof - die Exp(B) so interpretieren, dass die Chance x-fach so ist, wenn (...).

Intuitiv widerspricht sich das aber für mich: Wenn die Chance zum Beispiel 1,4-fach so hoch ist, dass Ereignis A eintritt, wenn Gruppe A schreibt, als wenn Gruppe B schreibt, dann ist das ja schon nennenswert. Gleichzeitig ist Nagelkerke aber so gering, was für einen schlechten Gesamtfit spricht? Ist das nicht widersprüchlich?

Vielen Dank für die Hilfe!