Logistische Regression: Klassifizierung vs. Signifikanz

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caramell
Beiträge: 1
Registriert: 27.03.2013, 02:28

Logistische Regression: Klassifizierung vs. Signifikanz

Beitrag von caramell »

Hallo,

für meine Bachelorarbeit muss ich u.a. eine logistische Regression durchführen und habe dabei jetzt folgendes Verständnisproblem:

Die Prädiktoren sind teilweise signifikant, aber in der Klassifizierungstabelle wird vorhergesagt, dass alle Variablen die gleiche Ausprägung haben. Demnach ändert sich in dieser Tabelle nichts im Vergleich zum Nullmodell.

Ich bin mir jetzt nicht sicher, wie das Ergebnis zu interpretieren ist. Vom Gefühl her würde ich sagen, dass die Prädiktoren nichts vorhersagen, aber warum sind sie dann signifikant? Kann ein Prädiktor das Modell signifikant verändern, wenn sich die Vorhersagekraft nicht verbessert? Oder verbessert sich das Modell so gering, dass man es in der Klassifikationstabelle nicht sieht? Ich habe auch versucht, die Cutoff Werte zu verändern, aber dann wird der Prozentsatz der Richtigen noch geringer als beim Nullmodell.

Ich weiß, dass meine Frage sehr ähnlich zu dieser ist, aber ich verstehe nicht, welche Entscheidung das nach sich zieht, und warum (und wie ich das in der BA darstellen soll).

Ich würde mich über jegliche Art von Hilfe sehr freuen, und wenn es nur ein Hinweis ist, welche Suchworte ich vielleicht noch benutzen könnte.

Viele Grüße
caramell
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