{"id":4493,"date":"2023-07-10T16:22:01","date_gmt":"2023-07-10T16:22:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionskoeffizienten-interpretieren\/"},"modified":"2023-07-10T16:22:01","modified_gmt":"2023-07-10T16:22:01","slug":"logistische-regressionskoeffizienten-interpretieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionskoeffizienten-interpretieren\/","title":{"rendered":"So interpretieren sie logistische regressionskoeffizienten (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Die logistische Regression<\/a> ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen k\u00f6nnen, wenn die <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Antwortvariable<\/a> bin\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir ein logistisches Regressionsmodell anpassen, stellen die Koeffizienten der Modellergebnisse <strong>die durchschnittliche \u00c4nderung der Log-Likelihood<\/strong> der Antwortvariablen dar, die mit einem Anstieg der Pr\u00e4diktorvariablen um eine Einheit verbunden ist.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 18px;\"> <strong>\u03b2 = Average Change in Log Odds of Response Variable\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir m\u00f6chten oft <strong>die durchschnittliche \u00c4nderung der Wahrscheinlichkeiten<\/strong> der Antwortvariablen verstehen, die mit einem Anstieg der Pr\u00e4diktorvariablen um eine Einheit einhergeht, was wir mithilfe der Formel <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> ermitteln k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 18px;\"> <strong>e <sup>\u03b2<\/sup> = Average Change in Odds of Response Variable<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie logistische Regressionskoeffizienten in der Praxis interpretiert werden.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Wie man logistische Regressionskoeffizienten interpretiert<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten ein logistisches Regressionsmodell anhand <strong>des Geschlechts<\/strong> und <strong>der Anzahl der abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen<\/strong> anpassen, um vorherzusagen, ob ein Sch\u00fcler eine Abschlusspr\u00fcfung in einer Klasse bestehen wird oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir passen das Modell mit Statistiksoftware (wie R, <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionspython\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Excel<\/a> oder <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-in-der-luftschleuse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SAS<\/a> ) an und erhalten das folgende Ergebnis:<\/span> <\/p>\n<table style=\"border: 1px solid black;\">\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sch\u00e4tzung des Koeffizienten<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standart Fehler<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Z-Wert<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P-Wert<\/strong><\/span><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Abfangen<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">-1,34<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,23<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">5,83<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">&lt;0,001<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>M\u00e4nnliches Geschlecht)<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">-0,56<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,25<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">2.24<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,03<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Praktische Pr\u00fcfungen<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">1.13<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,43<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">2,63<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,01<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So interpretieren Sie das Geschlecht (bin\u00e4re Pr\u00e4diktorvariable)<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass die Koeffizientensch\u00e4tzung f\u00fcr <strong>das Geschlecht<\/strong> negativ ist, was darauf hindeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, die Pr\u00fcfung zu bestehen, geringer ist, wenn man m\u00e4nnlich ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch sehen, dass der p-Wert f\u00fcr das Geschlecht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, was bedeutet, dass er einen statistisch signifikanten Einfluss darauf hat, ob eine Person die Pr\u00fcfung besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um genau zu verstehen, wie sich die M\u00e4nnlichkeit darauf auswirkt, ob eine Person die Pr\u00fcfung besteht oder nicht, k\u00f6nnen wir die Formel <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sup>-0,56<\/sup> = 0,57<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir interpretieren dies so, dass die Wahrscheinlichkeit, dass M\u00e4nner die Pr\u00fcfung bestehen, nur <strong>0,57<\/strong> -mal h\u00f6her ist als bei Frauen, <em>vorausgesetzt, dass die Anzahl der \u00dcbungspr\u00fcfungen konstant bleibt<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten auch sagen, dass <strong>die Wahrscheinlichkeit, dass M\u00e4nner die Pr\u00fcfung bestehen (1 \u2013 0,57), um 43 % geringer<\/strong> ist als bei Frauen, <em>wobei wiederum davon ausgegangen wird, dass die Anzahl der \u00dcbungspr\u00fcfungen konstant bleibt<\/em> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wie man praktische Pr\u00fcfungen interpretiert (kontinuierliche pr\u00e4diktive Variable)<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir sehen, dass die Koeffizientensch\u00e4tzung f\u00fcr <b>praktische Pr\u00fcfungen<\/b> positiv ist, was darauf hindeutet, dass jede weitere abgelegte praktische Pr\u00fcfung die Chance auf das Bestehen der Abschlusspr\u00fcfung erh\u00f6ht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch sehen, dass der p-Wert f\u00fcr die Anzahl der abgelegten \u00dcbungspr\u00fcfungen weniger als 0,05 betr\u00e4gt, was bedeutet, dass er einen statistisch signifikanten Einfluss darauf hat, ob eine Person die Abschlusspr\u00fcfung besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den Einfluss jeder zus\u00e4tzlichen praktischen Pr\u00fcfung auf das Bestehen der Abschlusspr\u00fcfung zu quantifizieren, k\u00f6nnen wir die Formel <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sup>1,13<\/sup> = 3,09<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir interpretieren dies so, dass sich <em>bei gleichbleibendem Geschlecht<\/em> die Chance, die Abschlusspr\u00fcfung zu bestehen, mit jeder weiteren absolvierten praktischen Pr\u00fcfung um <strong>3,09<\/strong> erh\u00f6ht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnten auch sagen, dass jede weitere abgelegte \u00dcbungspr\u00fcfung mit einer <strong>(3,09 \u2013 1) 209 % h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit, die Abschlusspr\u00fcfung zu<\/strong> bestehen, verbunden ist, wiederum <em>unter der Annahme, dass das Geschlecht konstant bleibt.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : In <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/interpretieren-sie-die-logistische-regression-am-ursprung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diesem Artikel<\/a> erfahren Sie, wie Sie den urspr\u00fcnglichen Begriff in einem logistischen Regressionsmodell interpretieren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zur logistischen Regression:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/so-melden-sie-logistische-regressionsergebnisse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So melden Sie Ergebnisse der logistischen Regression<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/nullhypothese-der-logistischen-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Nullhypothese f\u00fcr die logistische Regression verstehen<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-vs.-lineare-regression\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der Unterschied zwischen logistischer Regression und linearer Regression<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen k\u00f6nnen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. 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