{"id":614,"date":"2023-07-29T07:54:38","date_gmt":"2023-07-29T07:54:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionsstatistik\/"},"modified":"2023-07-29T07:54:38","modified_gmt":"2023-07-29T07:54:38","slug":"logistische-regressionsstatistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionsstatistik\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine logistische regression in stata durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Die logistische Regression<\/strong> ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Hier sind einige Beispiele f\u00fcr die Verwendung der logistischen Regression:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wir wollen wissen, wie sich Bewegung, Ern\u00e4hrung und Gewicht auf die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts auswirken. Die Antwortvariable ist <em>Herzinfarkt<\/em> und hat zwei m\u00f6gliche Folgen: Es kommt zu einem Herzinfarkt oder er tritt nicht auf.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wir m\u00f6chten wissen, wie sich GPA, ACT-Score und die Anzahl der belegten AP-Kurse auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, an einer bestimmten Universit\u00e4t angenommen zu werden. Die Antwortvariable ist <em>Akzeptanz<\/em> und hat zwei m\u00f6gliche Ergebnisse: akzeptiert oder nicht akzeptiert.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wir m\u00f6chten wissen, ob die Wortanzahl und der E-Mail-Titel einen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit haben, dass es sich bei einer E-Mail um Spam handelt. Die Antwortvariable ist <em>Spam<\/em> und hat zwei m\u00f6gliche Ergebnisse: Spam oder kein Spam.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine logistische Regression in Stata durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Logistische Regression in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten verstehen, ob das Alter und die Rauchgewohnheiten einer Mutter die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, ein Baby mit niedrigem Geburtsgewicht zu bekommen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um dies zu untersuchen, k\u00f6nnen wir eine logistische Regression durchf\u00fchren, indem wir Alter und Rauchen (ja oder nein) als erkl\u00e4rende Variablen und niedriges Geburtsgewicht (ja oder nein) als Antwortvariable verwenden. Da die Antwortvariable bin\u00e4r ist \u2013 es gibt nur zwei m\u00f6gliche Ergebnisse \u2013 sollte eine logistische Regression verwendet werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte in Stata aus, um eine logistische Regression mithilfe des Datensatzes namens <em>lbw<\/em> durchzuf\u00fchren, der Daten zu 189 verschiedenen M\u00fcttern enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Daten laden.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Laden Sie die Daten, indem Sie Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwenden Sie https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/lbw<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Erhalten Sie eine Datenzusammenfassung.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verschaffen Sie sich einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber die Daten, mit denen Sie arbeiten, indem Sie Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">zusammenfassen<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5793 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\" alt=\"Datensatz zu niedrigem Geburtsgewicht in Stata\" width=\"534\" height=\"356\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass der Datensatz 11 verschiedene Variablen enth\u00e4lt, aber die einzigen drei, die uns interessieren, sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>niedrig<\/strong> \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob das Baby ein niedriges Geburtsgewicht hat oder nicht. 1 = ja, 0 = nein.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alter<\/strong> \u2013 Alter der Mutter.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rauchen<\/strong> \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob die Mutter w\u00e4hrend der Schwangerschaft geraucht hat oder nicht. 1 = ja, 0 = nein.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: F\u00fchren Sie eine logistische Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben Sie Folgendes in das Befehlsfeld ein, um eine logistische Regression durchzuf\u00fchren, wobei <em>Alter<\/em> und <em>Rauch<\/em> als erkl\u00e4rende Variablen und <em>niedrig<\/em> als Antwortvariable verwendet werden.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rauch im niedrigen Alter Logit<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5798 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata3.png\" alt=\"Logistische Regressionsausgabe in Stata\" width=\"579\" height=\"331\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie die interessantesten Zahlen im Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Koeffizient (Alter):<\/strong> -.0497792. Wenn man <em>den Rauch<\/em> konstant h\u00e4lt, ist jedes Jahr mit zunehmendem Alter mit einer um (-0,0497792) = 0,951 h\u00f6heren Wahrscheinlichkeit verbunden, dass ein Baby ein niedriges Geburtsgewicht hat. Wenn diese Zahl unter 1 liegt, bedeutet dies, dass ein zunehmendes Alter tats\u00e4chlich mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit verbunden ist, ein Baby mit niedrigem Geburtsgewicht zu bekommen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, Mutter A und Mutter B rauchen beide. Wenn Mutter A ein Jahr \u00e4lter ist als Mutter B, betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, dass Mutter A ein Kind mit niedrigem Geburtsgewicht bekommt, nur 95,1 % der Wahrscheinlichkeit, dass Mutter B ein Kind mit niedrigem Geburtsgewicht bekommt. die Geburt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P&gt;|z| (Alter):<\/strong> 0,119. Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik f\u00fcr <em>das Alter<\/em> zugeordnet ist. Da dieser Wert nicht unter 0,05 liegt, ist das Alter kein statistisch signifikanter Pr\u00e4diktor f\u00fcr ein niedriges Geburtsgewicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quotenverh\u00e4ltnis (Rauch):<\/strong> 0,6918486. Bei konstantem <em>Alter<\/em> hat eine Mutter, die w\u00e4hrend der Schwangerschaft raucht, eine h\u00f6here Wahrscheinlichkeit exp(.6918486) = 1,997, ein Kind mit niedrigem Geburtsgewicht zu bekommen, als eine Mutter, die w\u00e4hrend der Schwangerschaft nicht raucht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, Mutter A und Mutter B sind beide 30 Jahre alt. Wenn Mutter A w\u00e4hrend der Schwangerschaft raucht und Mutter B nicht raucht, ist die Wahrscheinlichkeit, dass Mutter A ein Kind mit niedrigem Geburtsgewicht bekommt, um 99,7 % h\u00f6her als die Wahrscheinlichkeit, dass Mutter B ein Kind mit niedrigem Geburtsgewicht bekommt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P&gt;|z| (Rauch):<\/strong> 0,032. Dies ist der p-Wert, der der Teststatistik f\u00fcr <em>Rauch<\/em> zugeordnet ist. Da dieser Wert unter 0,05 liegt, ist <em>Rauchen<\/em> ein statistisch signifikanter Pr\u00e4diktor f\u00fcr ein niedriges Geburtsgewicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir \u00fcber die Ergebnisse unserer logistischen Regression berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine logistische Regression wurde durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob das Alter und die Rauchgewohnheiten einer Mutter die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, ein Baby mit niedrigem Geburtsgewicht zu bekommen. F\u00fcr die Analyse wurde eine Stichprobe von 189 M\u00fcttern herangezogen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Ergebnisse zeigten, dass es einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen Rauchen und der Wahrscheinlichkeit eines niedrigen Geburtsgewichts gab (z = 2,15, p = 0,032), w\u00e4hrend es keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen dem Alter und der Wahrscheinlichkeit eines niedrigen Geburtsgewichts gab (z = -1,56). , p = 0,032). 119).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine Methode, mit der wir ein Regressionsmodell anpassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Hier sind einige Beispiele f\u00fcr die Verwendung der logistischen Regression: Wir wollen wissen, wie sich Bewegung, Ern\u00e4hrung und Gewicht auf die Wahrscheinlichkeit eines Herzinfarkts auswirken. 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