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[sebastian12]

Hallo,

ich bräuchte dringend eine Erklärung zu Interaktionen bei logistischer Regression, irgendiwe blicke ich da nicht mehr durch...

Ich habe im Modell eine binäre Outcomevariable und zwei binäre Prädiktoren (0,1 codiert). Dazu möchte ich die Interaktion dieser Prädiktoren aufnehmen.
Es soll die Verwendung eines best. Wortes (ja/nein) vorhergesagt werden. Die Prädiktoren sind Verb (0= starkes verb, 1=schwaches Verb) und Zeitform (0=Gegenwart, 1=Vergangenheit).

Die Interaktion wird auch signifikant, aber ich weiß jetzt nicht, ob ich zur Interpretation bzw. zum Berichten der Ergebnisse noch weitere Berechnungen durchführen muss bzw. was genau man zusätzlich rechnen kann.

SPSS-Output zur Interaktion sagt dann:
Verb(1) by Zeit(1) --> Exp(B) = 2,4

Ich verstehe das, was SPSS ausgibt so: Die Wahrscheinlichkeit, dass in der Vergangenheit der outcome (=1) auftritt ist bei schwachen Verben 2,4 mal so hoch wie bei starken Verben.

Wasd ich nicht verstehe, ist: Wie ist es für die Gegenwart, also wenn der eine Prädiktor=0 ? Also wie bekommt man Werte zur vollständigen Interpretation der Interaktion?


Bin für jede klärenden Gedanken dankbar!

Viele Grüße,
Sebastian

[Wolf]

Achtung bei der Interpretation: Odds Ratios (d. h. Exp(B)) beziehen sich auf Chancen, nicht auf Wahrscheinlichkeiten. Wahrscheinlichkeiten sind in logit-Modellen nichtlinear, d. h. sie ändern sich je nach Skalenbereich und sogar je nach Ausprägung anderer Modellvariablen unterschiedlich stark.

Um ein besseres Gefühl für die Ergebnisse zu bekommen, könntest Du zwei logistische Regressionen ausführen:
Ohne die Variable Verb, nur mit der Variable Zeitform, dafür getrennt nach starke Verben / schwache Verben.
Wenn die Interaktion signifikant ist, solltest Du für die Zeitform unterschiedliche Ergebnisse bekommen, je nach Verbart.