Logistische Regression durchführbar?

[bart]

Hallo,

habe mal eine Frage. Ich habe eine nominale Variable(Komplikation ja/nein) und möchte OP-Verfahren testen ob diese Einfluss auf diese nominale Variable haben. Es sind 8 OP-Verfahren, jedes OP-Verfahren ist eine Variable(auch nominal mit ja/nein). Kann ich hier eine logisitsche Regression durchführen und alle acht Variablen gleichzeitig in die Regression einbringen(Methode: Einschluss)? Ich hoffe es kann mir wer helfen. Vielen Dank im voraus schon mal.

Mfg Bart

[Generalist]

Wozu logistische Regression? Es ist eine 8*2 Kreuztabelle, da
lässt sich ein Chi² Test rechnen.

[bart]

Danke. Ja das habe ich auch schon gemacht. Bin auch der Meinung das reicht, nur der für den ich das machen muss möchte unbedingt eine Regression, darum fragte ich ja ob das überhaupt durchführbar ist.

mfg Bart

[drfg2008]

Nur mal als Frage: Wäre denn die Fragestellung die gleiche wie beim Chi-Quadrat Test?

Chi-Quadrat: Unabhängigkeit der Verfahren untereinander.
Reg.: Wirksamkeit der Verfahren auf den Outcome.

Oder irre ich mich?

[bart]

Das stimmt auch wieder . Sind ja zwei unterschiedliche Aussagen. Gut, die Fragestellung bezieht sich aber dann eher auf eine Regression. Damit fällt chi² raus für dies Fragestellung. Dann nochmal meine Frage ist die Regression für diese Daten durchführbar und kann ich alle OP-Verfahren auf einmal in die REgression reinnehmen. DAnke.

mfg bart

[Generalist]

Beim Chi² Test wird untersucht, ob die Variablen Operationsmethode
und Nebenwirkungen miteinander assoziiert sind. Das ist überhaupt
kein Unterschied zu dem Zweck eines Regressionsmodells. Welche
OP-Methoden sich von welchen genau unterscheiden, ist bei beiden
Verfahren dann wieder eine neue Frage, mit neuen Analyseschritten.

SPSS übernimmt die Aufgabe für den Nutzer, einen kategorialen Prädiktor
geeignet für eine logistiche Regression aufzubereiten.Es werden hier 7
dummy-Variable gebildet. Eine Faustregel lautet, dass pro Prädiktor
mindestens 10 Fälle mit dem selteneren outcome auftreten sollen,
damit die Auswertung stabile Ergebnisse zeitigt.

[drfg2008]

Hier im Beispiel die beiden Verfahren. Die Frage, welche OP sig. unterschiedlich auf outcome wirkt, wird beim Chi-Quadrat Test durch die Residualanalyse ("stand. Residuen") und im bin. log. Modell dann in der Gleichung (Wald Statistik) angezeigt (im Beispiel ist die OP Methode 1 sig.)

Code: Alles auswählen

DATA LIST FREE / OP outcome N .
BEGIN DATA
1 1 20
1 2 10
2 1 10
2 2 20
3 1 10
3 2 20
4 1 10
4 2 20
5 1 10
5 2 20
6 1 10
6 2 20
7 1 10
7 2 20
8 1 10
8 2 20.
END DATA.
WEIGHT BY N.
VALUE LABELS outcome 1'überlebt' 2 'verstorben'.

CROSSTABS
  /TABLES=OP BY outcome
  /FORMAT=AVALUE TABLES
  /STATISTICS=CHISQ 
  /CELLS=COUNT ASRESID
  /COUNT ROUND CELL.

LOGISTIC REGRESSION VARIABLES outcome
  /METHOD=ENTER OP 
  /CONTRAST (OP)=Indicator
  /CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5).

[bart]

Dank erst mal für eure Hilfe , bin aber aber jetzt immer noch verwirrt und es hat leider nicht klick gemacht. Habe das Beispiel nun mal durchlaufen lassen. Der Chi² sagt mir ja in desem Fall keine signifikanten Unterschiede in den opverfahren in bezug auf outcome. Aber die Regression sagt mir nun ja das opverfahren 1 ein signifikanten einfluss auf das outcome hat. HAbe ich das jetzt richtig verstanden und interpretiert. Vielen Dank.

mfg bart

[drfg2008]

Wahrscheinlich ist das Beispiel nicht optimal, denn es bringt eine weitere Thematik mit hinein.

Nein, beide Verfahren kommen zu sig. Ergebnissen. Der Chi-Quadrat Test liefert im Beispiel zwar p*=0.086858 und liegt daher über der konventionellen Grenze von p <.05, der Test der Residualwerte liefert aber in Zelle 1,2 der Tabelle "OP * outcome Crosstabulation" mit einem Wert von -3.527668 ein sig. Ergebnis auf dem Niveau p<0.05.
Ursache ist die hohe Zahl der Zeilen (8 OP Methoden) und daher die hohe Zahl der Freiheitsgrade. (Die Residualwerte folgen der z-Verteilung, daher lässt sich jedem dieser Residualwerte eine Wahrscheinlichkeit zuordnen). Zugegeben, das war kein gutes Beispiel.

Richtig ist allerdings, dass bei gleicher Fragestellung verschiedene Methoden eingesetzt werden können und dass sich die Signifikanzwerte dann unterscheiden können. Das liegt -nur als Beispiel- daran, dass Verfahren unterschiedliche 'Effizienz' besitzen (siehe A.R.E. Messungen bei parametrischen und nichtparametrischen äquivalenten Tests).

[bart]

Ok, danke. Das mit dem Test der Residualwerte kenne ich noch nicht. Da muss ich mich erstmal irgendwo belesen! Trotzdem Vielen Dank für die Hilfe.

[bart]

Hallo nochmal,

so wollte nun die Regression durchführen und bin dabei noch auf ein kleines Problem gestoßen oder besser zwei.
1.) Würde jetzt gerne noch die Variablen geschlecht, sowie bmi mit zur BErechnung nehmen dürfte ja kein Problem sein oder?
2.) die OP-Verfahren sind ja wie gesagt 0/1 codiert 0-nein 1-ja
muss ich jetzt bei SPSS noch für diese Variablen unter Kategorial den Kontrast einstellen(zum beispiel Abweichung und dann Referenzkategorie: erste(für 0-nein)) und wenn ja wie kann ich das im Output interpretieren??.

Danke für jede Hilfe.

EDIT:Eins ist mir gerade noch in den Kopf gestiegen sagt man nicht das jede der unabhängigen variablen mind. 25 Fälle aufweisen sollte d.h. ja op-verfahren die nur 5 oder 11 mal bei knapp 3000 Patienten durchgeführt wurden fliegen besser raus oder?

[eisbaer85]

Hi,

so wollte nun die Regression durchführen und bin dabei noch auf ein kleines Problem gestoßen oder besser zwei.
1.) Würde jetzt gerne noch die Variablen geschlecht, sowie bmi mit zur BErechnung nehmen dürfte ja kein Problem sein oder?

Nein ist kein Problem, jedoch musst du Geschlecht (kategorial) noch unter Kontrast einstellen (Indikator am besten, welches die Referenzkategorie ist, ist hier wurst) - welche Kodierung hat denn BMI (metrisch oder hast du Kategorien? wenn Kat, dann auch Kontrast einstellen)

2.) die OP-Verfahren sind ja wie gesagt 0/1 codiert 0-nein 1-ja
muss ich jetzt bei SPSS noch für diese Variablen unter Kategorial den Kontrast einstellen(zum beispiel Abweichung und dann Referenzkategorie: erste(für 0-nein)) und wenn ja wie kann ich das im Output interpretieren??.

siehe oben, richtig. Referenzkategorie ist auch hier erstmal nicht so wichtig, das Ergebnis unterscheidet sich dann nur durch einen positiv/negativ Wert . Die Interpretation der Werte kannst du ganz gut in diesem Dokument ersehen:
http://www.uni-bamberg.de/fileadmin/uni ... g-BBES.pdf

Danke für jede Hilfe.

Bitte

EDIT:Eins ist mir gerade noch in den Kopf gestiegen sagt man nicht das jede der unabhängigen variablen mind. 25 Fälle aufweisen sollte d.h. ja op-verfahren die nur 5 oder 11 mal bei knapp 3000 Patienten durchgeführt wurden fliegen besser raus oder?

Ja, die würde ich rausnehmen, da eine Aussage über deren Einfluss auch sehr gewagt wäre..

[bart]

Super. Danke für die Hilfe. BMI ist metrisch also kein Kontrast. Noch eine kleine Frage hätte ich kann man denn bei der logistischen Regression auch auf multikollinearität testen, es gibt ja nicht wie bei lin.Regression ein R².?Danke.

[eisbaer85]

kann man denn bei der logistischen Regression auch auf multikollinearität testen, es gibt ja nicht wie bei lin.Regression ein R².?

Das Problem habe ich gerade auch (siehe mein Post).. Wenn ich weiter bin, melde ich mich!

[bart]

OK, ja jetzt habe ich den Post gesehen.Danke.