Eine binär logistische Regression. 2 Interpreationsansätze

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mcgeiwa
Beiträge: 3
Registriert: 05.01.2011, 18:08

Eine binär logistische Regression. 2 Interpreationsansätze

Beitrag von mcgeiwa »

Hallo liebe Gemeinde,
ich habe das folgende Thema schon einmal in einem anderen Forum veröffentlicht, nur leider bekomme ich keine Resonanz dort. Also schildere ich die ganze Sache hier nochmal :)

im Augenblick sitze ich an meiner Master-Thesis und habe mich erfolgreich selbst verwirrt.
Als Teilbetrachtung beschäftige ich mich mit der Ausprägung bestimmter Belastungsmerkmale von Pflegekräften in Abhängigkeit der Unternehmenszugehörigkeit.
Nach der "Dichotomisierung" der Belastungsbewertungen (ursprünglich 4er-Skala von "nie" bis "ständig" in "positiv bewertet" / "negativ bewertet") habe ich nun zwei verschiedene Ansätze der Berechnung gefunden und bezweifle, dass beide richtig sind.

Besser ich stelle den Sachverhalt am konkreten Beispiel dar:

Abhängige Variable: "Angst vor Kündigung, Arbeitsplatzunsicherheit" (dichotom; 1 = positiv bewertet / (Belastung) eher verneint; 2 = negativ bewertet / (Belastung) eher bestätigt)
Unabhängige Variable (Kovariate): "Dauer der Unternehmenszugehörigkeit" ("E3_Dauer", in Monaten)

Ergebnis der Berechnungen (vgl. Dateianhang):

Regressionkoeffizient -0,005; Konstante: -0,722; Exp(B) / OR = 0,995; p = 0,05
Die Codierung der dichotomen Variable wird innerhalb der Analyse ja verändert: 1 = negativ bewertet / (Belastung) eher bestätigt.
Soweit: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mitarbeiter auftretende Belastungen durch Angst vor Kündigung, Arbeitsplatzunsicherheit bestätigt sinkt.
Nach dem OR sind es 0,5 % im Monat, was mir relativ viel vorkommt. Nach 5 Jahren (60 Monaten) wären es 30 % (?!)

In der Literatur habe ich noch eine andere Vorgehensweise gefunden, die meiner Meinung nach "realistischere Werte" hervorbringt. Allerdings weiß ich nicht, ob ich diese anwenden darf.
Die Formel, wenn ich herausfinden möchte, um wie viel % die oben beschriebene Belastungswahrnehmung nach 5 Jahren (60 Monate) sinkt lautet dort (an dieser Stelle jedoch zur Berechnung der Überlebenswahrscheinlichkeit von Krebspatienten verwendet):

Ausgangswert nach einem Monat (Werte entsprechend eingesetzt):
z = -0,722 - 0,005 * 1 = -0,727

p = 1 / 1 + e^hoch -z

p = 1 / 1 + e^hoch 0,727 = 0,3258 = 32,6 % --> Wahrscheinlichkeit Belastungen durch Angst vor Kündigung bzw. Arbeitsplatzunsicherheit wahrzunehmen liegt bei 32,6 %

Nach 60 Monaten:
z = -0,722 - 0,005 * 60 = -1,022

p = 1 / 1+e^hoch -z

p = 1 / 1+e^hoch 1,022 = 0,2646 = 26,5 %

Demnach sinkt nach 5 Beschäftigungsjahren die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mitarbeiter auftretende Belastungen durch Angst vor Kündigung bzw. Arbeitsplatzunsicherheit wahrnimmt um 6,1 %.

Entschuldigt meine unfachliche Nachfrage: Darf ich das so machen? p gibt ja die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein bestimmtes Ereignis eintrifft. 6,1 % finde ich (subjektiv natürlich) durchaus realistischer als 30 %.

Danke & viele Grüße

Link zum Anhang:
https://dl.dropboxusercontent.com/u/575 ... _Dauer.pdf
diplomgwg
Beiträge: 10
Registriert: 15.06.2013, 13:09

Beitrag von diplomgwg »

Hmmm, also ich habe von beiden Darstellungsmethoden (Wettquotientenfunktion, also Odds Ratio und dem Logit) schon mal was gehört... Ich glaube beides geht. Seltsam ist aber, dass unterschiedliche Werte rauskommen.

Super Literatur dazu ist:
Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2011). Statistik und Forschungsmethoden (Kap. 21). Weinheim: Beltz.

Ich rechne mit dem Logit, weil hier die Darstellung der Regressionsgerade in linearer Form möglich ist und ich die Regressionsgewichte der Prädiktoren so besser verstehe.
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