Univariate logistische Regression

Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, MDS, ....

Moderator: EDi

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Hanibal
Beiträge: 11
Registriert: Di Dez 29, 2020 1:05 pm

Univariate logistische Regression

Beitrag von Hanibal »

Hallo zusammen,

meine Frage ist bezüglich der univariate logistischen Regression:
Wie kann ich einen Trend Test machen zum Output der "erklärenden Variable" bezw. den Faktorstufen (Odds Ratios) von education.

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svyglm(I(fall=="event") ~ education, 
               design = dat,
               family = quasibinomial(logit))
Model_socio_economic_socio_demographic_1_ma<- jtools::summ(Model_socio_economic_socio_demographic_1_m,exp = TRUE, vifs = TRUE, confint = TRUE, digits = 6)
Model_socio_economic_socio_demographic_1_ma
Output:

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## ------------------------------------------------------------------------------------------------
##                                exp(Est.)       2.5%      97.5%      t val.          p        VIF
## ---------------------------- ----------- ---------- ---------- ----------- ---------- ----------
## (Intercept)                     0.294871   0.212749   0.408694   -7.332554   0.000000           
## educationupper secondary        1.042592   0.751690   1.446073    0.249893   0.802686   1.162608
## education                                                                                       
## educationtertiary               1.260577   0.900159   1.765304    1.347773   0.177828   1.162608 
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EDi
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Registriert: Sa Okt 08, 2016 3:39 pm

Re: Univariate logistische Regression

Beitrag von EDi »

Was meinst du mit "Trend Test"?

Wenn education ein "ordered factor" wäre, würde glm() das Model etwas anders parametrisieren (mit einem konstanten, linearen, quadratischen, kubischen, etc... term). Dann könnte man anhand der Koeffizienten sehen ob's linear oder kubisch wäre:

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set.seed(20220110)
df <- data.frame(y = rbinom(60, prob = 0.5,size = 1),
                f = ordered(rep(1:3, each = 20)))
df
summary(glm(y ~ f, data = df, family = binomial()))
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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