Logistische Regression für komplexe Stichproben: Statistik

Anpassungsgüte des Modells. Steuert die Anzeige der Statistik, in der die Gesamtleistung des Modells bewertet wird.

  • Pseudo-R-Quadrat. Für die R 2 -Statistik aus der linearen Regression bieten die Modelle für die logistische Regression kein exaktes Gegenstück. Mit diesen Mehrfachmessungen werden stattdessen die Eigenschaften der R 2-Statistik nachgebildet.
  • Klassifikationstabelle. Zeigt die ausgewerteten Kreuzklassifikationen der beobachteten Kategorie nach der vom Modell vorhergesagten Kategorie für die abhängige Variable.

Parameter. In dieser Gruppe steuern Sie die Anzeige der Statistiken für die Modellparameter.

  • Schätzung. Zeigt eine Schätzung der Koeffizienten.
  • Potenzierte Schätzung. Zeigt die Basis des natürlichen Logarithmus, potenziert mit den Schätzungen der Koeffizienten. Die Schätzung bietet zwar ergiebige Eigenschaften für statische Tests; die potenzierte Schätzung oder exp(B) ist jedoch einfacher zu interpretieren.
  • Standardfehler. Zeigt den Standardfehler für die einzelnen Koeffizientenschätzungen.
  • Konfidenzintervall. Zeigt ein Konfidenzintervall für die einzelnen Koeffizientenschätzungen. Das Konfidenzniveau für das Intervall wird im Dialogfeld "Optionen" festgelegt.
  • t-Test. Zeigt je einen T-Test für die einzelnen Koeffizientenschätzungen. Die Nullhypothese der Tests liegt vor, wenn der Koeffizient den Wert 0 aufweist.
  • Kovarianzen der Parameterschätzungen. Zeigt eine Schätzung der Kovarianzmatrix für die Modellkoeffizienten.
  • Korrelationen der Parameterschätzungen. Zeigt eine Schätzung der Korrelationsmatrix für die Modellkoeffizienten.
  • Designeffekt. Das Verhältnis der Varianz der Schätzung zur Varianz unter der Annahme, dass es sich bei der Stichprobe um eine einfache Zufallsstichprobe handelt. Dies ist ein Maß für den Effekt eines komplexen Stichprobenplans, wobei eine größere Abweichung von 1 auf größere Effekte hinweist.
  • Quadratwurzel aus dem Effekt des Stichprobendesigns. Dies ist ein Maß für den Effekt eines komplexen Stichprobenplans, wobei eine größere Abweichung von 1 auf größere Effekte hinweist.

Auswertungsstatistik für Modellvariablen. Zeigt eine Zusammenfassung über die abhängige Variable, die Kovariaten und die Faktoren.

Informationen zum Stichprobendesign. Zeigt eine Zusammenfassung über die Stichprobe (mit ungewichteter Anzahl und Umfang der Grundgesamtheit).

So erstellen Sie Statistiken bei der logistischen Regression für komplexe Stichproben:

Für diese Funktion ist die Option "Komplexe Stichproben" erforderlich.

  1. Wählen Sie in den Menüs Folgendes aus:

    Analysieren > Komplexe Stichproben > Logistische Regression ...

  2. Wählen Sie eine Plandatei aus. Optional können Sie eine benutzerdefinierte Datei für die gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten auswählen.
  3. Klicken Sie auf Fortfahren.
  4. Klicken Sie im Dialogfeld "Logistische Regression für komplexe Stichproben" auf die Option Statistiken.
  5. Wählen Sie die anzuzeigende Statistik aus.