Logistische Regression - Mediations- / Suppressionseffekte?

[Thomas79]

Um in einer schrittweisen / hierarchischen linearen Regression die oben genannten Effekte zu identifizieren, betrachtet man ja bekanntlich den b-Koeffizienten.

Bei einer logistischen Regression sollte man natürlich genauso verfahren, weil mit den negativen Werten des Regressionskoeffizienten die Art des Effekts bestimmt werden.

Besteht nicht auch die Möglichkeit, Suppressionen und Mediationen anhand der (immer positiven) Effektkoeffizienten / Odds Ratios abzulesen? Eigene Berechnungen ergaben, dass innerhalb einer schrittweisen Regression bei Einfügen eines neuen Models teilweise starke Veränderungen eintraten. Das Vorgängermodell verlor teilweise oder sogar vollständig die Signifikanz oder der Richtungszusammenhang der Odds Ratios änderte sich. Der Einfluß einer zusätzlichen Variablen / Variablenbatterie z war also deutlich zu vernehmen.