{"id":804,"date":"2023-07-28T16:53:36","date_gmt":"2023-07-28T16:53:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-logistische-regression\/"},"modified":"2023-07-28T16:53:36","modified_gmt":"2023-07-28T16:53:36","slug":"spss-logistische-regression","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-logistische-regression\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie eine logistische regression in spss 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 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/regression-vs.-klassifizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Regressionsmodell<\/a> anpassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine logistische Regression in SPSS durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Logistische Regression in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um in SPSS eine logistische Regression f\u00fcr einen Datensatz durchzuf\u00fchren, der angibt, ob College-Basketballspieler basierend auf ihrem GPA in die NBA eingezogen wurden (Draft: 0 = Nein, 1 = Ja). Punkte pro Spiel und ihre Divisionsstufe.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Geben Sie zun\u00e4chst folgende Daten ein:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8897 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/journauxpss1.png\" alt=\"\" width=\"394\" height=\"459\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie eine logistische Regression durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren\u201c<\/strong> , dann auf <strong>\u201eRegression\u201c<\/strong> und dann <strong>auf \u201eBinary Logistic Regression\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8898 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/journauxpss2.png\" alt=\"Bin\u00e4re logistische Regressionsoption in SPSS\" width=\"506\" height=\"454\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, das <strong>Projekt<\/strong> der bin\u00e4ren Antwortvariablen in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eAbh\u00e4ngig\u201c. Ziehen Sie dann den <strong>Doppelpunkt<\/strong> und <strong>die Division<\/strong> der Pr\u00e4diktorvariablen in das Feld mit der Bezeichnung \u201eBlock 1 von 1\u201c. Lassen Sie die <strong>Methode<\/strong> auf \u201eEingabe\u201c eingestellt. Klicken Sie dann auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8899\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logspss3.png\" alt=\"Logistische Regressionseingabe in SPSS\" width=\"442\" height=\"333\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3. Interpretieren Sie das Ergebnis.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird das Ergebnis der logistischen Regression angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8900 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logspss4.png\" alt=\"Ergebnis der logistischen Regression in SPSS\" width=\"503\" height=\"473\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modellzusammenfassung:<\/strong> Die n\u00fctzlichste Metrik in dieser Tabelle ist das Nagelkerke-R-Quadrat, das uns den Prozentsatz der Variation in der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/variablen-erklarende-antworten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Antwortvariablen<\/a> angibt, der durch die Pr\u00e4diktorvariablen erkl\u00e4rt werden kann. In diesem Fall k\u00f6nnen Punkte und Division <strong>72,5 %<\/strong> der Entwurfsvariabilit\u00e4t erkl\u00e4ren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Klassifizierungstabelle:<\/strong> Die n\u00fctzlichste Metrik in dieser Tabelle ist der Gesamtprozentsatz, der uns den Prozentsatz der Beobachtungen angibt, die das Modell korrekt klassifizieren konnte. In diesem Fall konnte das logistische Regressionsmodell das Draft-Ergebnis von <strong>85,7 %<\/strong> der Spieler korrekt vorhersagen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Variablen in der Gleichung:<\/strong> Diese letzte Tabelle liefert uns mehrere n\u00fctzliche Messungen, darunter:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wald:<\/strong> Wald-Teststatistik f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable, die verwendet wird, um zu bestimmen, ob jede Pr\u00e4diktorvariable statistisch signifikant ist oder nicht.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> der p-Wert, der der Wald-Teststatistik f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable entspricht. Wir sehen, dass der p-Wert f\u00fcr <strong>Punkte<\/strong> 0,039 und der p-Wert f\u00fcr <strong>Division<\/strong> 0,557 betr\u00e4gt.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exp(B):<\/strong> das Quotenverh\u00e4ltnis f\u00fcr jede Pr\u00e4diktorvariable. Daraus ersehen wir die Ver\u00e4nderung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler gedraftet wird, verbunden mit einem Anstieg einer bestimmten Pr\u00e4diktorvariablen um eine Einheit. Beispielsweise betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler der Division 2 gedraftet wird, nur 0,339 der Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler der Division 1 gedraftet wird. Ebenso ist jede zus\u00e4tzliche Punkterh\u00f6hung pro Spiel mit einer Erh\u00f6hung der Chancen, dass ein Spieler gedraftet wird, um 1.319 verbunden.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir die Koeffizienten (die Werte in der mit B gekennzeichneten Spalte) verwenden, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Spieler gedraftet wird, und zwar mithilfe der folgenden Formel:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wahrscheinlichkeit = e <sup>-3,152 + 0,277 (Punkte) \u2013 1,082 (Teilung)<\/sup> \/ (1+e <sup>-3,152 + 0,277 (Punkte) \u2013 1,082 (Teilung)<\/sup> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise kann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler, der durchschnittlich 20 Punkte pro Spiel erzielt und in der Division 1 spielt, gedraftet wird, wie folgt berechnet werden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wahrscheinlichkeit = e <sup>-3,152 + 0,277(20) \u2013 1,082(1)<\/sup> \/ (1+e <sup>-3,152 + 0,277(20) \u2013 1,082(1)<\/sup> ) = <strong>0,787<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da diese Wahrscheinlichkeit gr\u00f6\u00dfer als 0,5 ist, w\u00fcrden wir vorhersagen, dass dieser Spieler gedraftet wird.<\/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 zu bestimmen, wie sich Punkte pro Spiel und Divisionsstufe auf die Wahrscheinlichkeit eines Basketballspielers auswirken, gedraftet zu werden. Insgesamt wurden 14 Spieler in die Analyse einbezogen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Modell erkl\u00e4rte 72,5 % der Abweichungen im Projektergebnis und klassifizierte 85,7 % der F\u00e4lle korrekt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler der Division 2 gedraftet wird, betrug nur 0,339 der Wahrscheinlichkeit, dass ein Spieler der Division 1 gedraftet wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit jeder zus\u00e4tzlichen Punktsteigerung pro Spiel stiegen die Chancen, dass ein Spieler gedraftet wird, um 1.319.<\/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. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine logistische Regression in SPSS durchf\u00fchren. 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