odds ratio für bivariate Auswertung-Kreuztabelle?
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kara85
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- Registriert: 22.12.2011, 13:13
odds ratio für bivariate Auswertung-Kreuztabelle?
In meiner Masterthesis werte ich Daten einer Studie aus. Dabei soll ich das odds ratio ausrechnen. Zuerst soll ich bivariat auswerten und dann multivariat. Jetzt ist meine Frage: Verwende ich für die bivariate Auswertung des odds ratios eine Kreuztabelle oder werte ich das mit der logistischen Regression aus? Ich habe schon beide Varianten ausprobiert (Kreuztabelle, binäre logistische Regression), aber es kommen jeweils unterschiedliche odds ratio Werte raus. Woran kann das liegen? Und welche Variante ist zur bivariaten Auswertung geeignet Kreuztabelle oder die logistische Regression?
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kara85
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Sorry, aber ich versteht nicht genau was du mit logarithmierten odds meinst?
Also ich habe einmal eine Kreuztabelle erstellt um zu testen wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, wenn man in der Kindheit körperliche Misshandlung erfahren hat als Folge davon eine Angststörung zu bekommen. Das odds ratio lag hier bei 0,342.
Danach habe ich eine binär logistische regression durchgeführt und das odds ratio was hier rauskam lag bei 2,92.
Und ich habe keine Ahnung woran das liegen könnte. Muss nicht bei beiden Verfahren der selbe Wert rauskommen?
Also ich habe einmal eine Kreuztabelle erstellt um zu testen wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, wenn man in der Kindheit körperliche Misshandlung erfahren hat als Folge davon eine Angststörung zu bekommen. Das odds ratio lag hier bei 0,342.
Danach habe ich eine binär logistische regression durchgeführt und das odds ratio was hier rauskam lag bei 2,92.
Und ich habe keine Ahnung woran das liegen könnte. Muss nicht bei beiden Verfahren der selbe Wert rauskommen?
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kara85
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Vielen Dank für die Antwort, das hat geklappt.
Aber jetzt stellt sich uns eine neue Frage:
Es geht wieder um die Kreuztabelle und die Regressionsanalyse.
Folgendes Beispiel:
Es geht darum, ob das Erleben von psychischer Gewalt (ja/nein) vom Geschlecht (weiblich/männlich) abhängt.
Ergebnisse der Kreuztabelle:
Quotenverhältnis für psychsiche Gewalt (1,00/2,00): OR 1,129
Kohortenanalyse Geschlecht = female: Odds 1,052
Kohortenanalyse Geschlecht = male: Odds 0,932
Ergebnisse der binären Regressionsanalyse:
Geschlecht (1): OR 0,886
Dabei ist die Kodierung kategorialer Variablen:
female:1,00 (Parametercodierung 1)
male: 0,00
Jetzt stelt sich uns folgende Frage:
Die Kreuztabelle würden wir jetzt so deuten, dass das Risiko für Frauen 1,129 höher ist psychische Gewalt zu erfahren, als das von Männern.
Die Regressionsanalyse würden wir so deuten, dass das Risiko für Frauen 0,886 beträgt psychische Gewalt zu erfahren. Da hier die Referenzkategorie die Männer sind.
Wir haben gedacht, dass bei beiden Analysen die Referenzkategorie die Frauen sind. Aber dann stimmen die Ergebnisse nicht überein. Oder interpretieren wir die Analysen falsch?
Aber jetzt stellt sich uns eine neue Frage:
Es geht wieder um die Kreuztabelle und die Regressionsanalyse.
Folgendes Beispiel:
Es geht darum, ob das Erleben von psychischer Gewalt (ja/nein) vom Geschlecht (weiblich/männlich) abhängt.
Ergebnisse der Kreuztabelle:
Quotenverhältnis für psychsiche Gewalt (1,00/2,00): OR 1,129
Kohortenanalyse Geschlecht = female: Odds 1,052
Kohortenanalyse Geschlecht = male: Odds 0,932
Ergebnisse der binären Regressionsanalyse:
Geschlecht (1): OR 0,886
Dabei ist die Kodierung kategorialer Variablen:
female:1,00 (Parametercodierung 1)
male: 0,00
Jetzt stelt sich uns folgende Frage:
Die Kreuztabelle würden wir jetzt so deuten, dass das Risiko für Frauen 1,129 höher ist psychische Gewalt zu erfahren, als das von Männern.
Die Regressionsanalyse würden wir so deuten, dass das Risiko für Frauen 0,886 beträgt psychische Gewalt zu erfahren. Da hier die Referenzkategorie die Männer sind.
Wir haben gedacht, dass bei beiden Analysen die Referenzkategorie die Frauen sind. Aber dann stimmen die Ergebnisse nicht überein. Oder interpretieren wir die Analysen falsch?
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Generalist
- Beiträge: 1733
- Registriert: 11.03.2010, 22:28
Das ist jetzt etwas befremdlich, exakt dasselbe Problem erneut
vorzustellen. Die Unstimmigkeit bei der ersten Frage ergab sich
durch eine unterschiedliche Referenzkategorie, wie die
Kehrwertbetrachtung verdeutlichte. Bei der jetzigen Frage ist
erneut das eine der Kehrwert des anderen. Durch Eure Codierungen
und eventuelle durch SPSS vorgenommene Umcodierungen mag ich
mich nicht durcharbeiten, wüsste auch nicht, wie sich genau der
Kehrwert ergeben sollte, wenn nicht die schlicht und einfach
die Referenzkategorie wechselt.
vorzustellen. Die Unstimmigkeit bei der ersten Frage ergab sich
durch eine unterschiedliche Referenzkategorie, wie die
Kehrwertbetrachtung verdeutlichte. Bei der jetzigen Frage ist
erneut das eine der Kehrwert des anderen. Durch Eure Codierungen
und eventuelle durch SPSS vorgenommene Umcodierungen mag ich
mich nicht durcharbeiten, wüsste auch nicht, wie sich genau der
Kehrwert ergeben sollte, wenn nicht die schlicht und einfach
die Referenzkategorie wechselt.
