Methode bei logistischer Regression

[Magbagi]

Hallo,

ich möchte für die Anaylse von Daten einer Untersuchung mit SPSS eine binäre logistische Regression durchführen. Es handelt sich um eine Datenbasis mit 30 unabhängigen Variablen.

Nun ist meine Frage welche Methode ich hier am besten verwende? Ich den meisten Studien die ich gelesen habe wurde die Methode Rüchwärts:LR, also üner den Likelihood-Quotient genutzt. Leider erklärt niemand wieso.

Ich hoffe mir kann jemand eine Rat geben, welche Methode ich wählen sollte um warum!?

Weiter wüsste ich gerne, ob es sinnvoll ist die Kovariaten in Blöcke zu unterteilen? Was wäre der Vorteil hieraus?

Es wäre super, wenn mir jemand hier helfen könnte!

Vielen Dank!!!

[Magbagi]

Wirklich niemand?

[drfg2008]

bei der linearen Regression ist meiner Kenntnis nach der Hintergrund der einzelnen Verfahren (Vorwärts - Rückwärts - Einschluss - etc.) die Multikolinearität der Prädiktoren. Bei der logistischen Reg. wird die Problematik nicht wesentlich anders sein.

Gruß

[Magbagi]

Danke für deine Antwort. Aber was heisst das für mich?

Ich habe einmal die normal Methode verwendet und einmal Rückwärts:LR. Bei der Rückwärtsmethode werden bei jedem Schritt unabhängige Variablen nach der Signifikanz aussortiert, aber ich weiß nicht ob das für mich richtig ist. Die Korrelationstabelle weisst schon bei manchen Variablen Korrelationen von bis zu 0,7 auf. Sollte ich diese unabhängigen Variablen dann im nächsten Schritt aussortieren, damit die gegenseiige Korrelation das Ergebnis nicht verfälschen?

Danke!!!