Logistische Regression

So führen Sie eine logistische Regression in Jamovi durch:

1. Sie benötigen eine kontinuierliche Prädiktorvariable (unabhängige Variable) und eine kategoriale Ergebnisvariable (abhängige Variable). Vergewissern Sie sich, dass das korrekte Skalenniveau gewählt ist: Die Prädiktorvariable(n) müssen mit dem Symbol für kontinuierliche Variablen und die Ergebnisvariable mit dem Symbol für kategoriale Variablen gekennzeichnet sein.
   Ein korrekter Datensatz sollte folgendermaßen aussehen:
   
   
   
2. Wählen Sie "Analyses" → "Regression". Wenn die Ergebnisvariable aus nominalen Daten besteht, wählen Sie "2 Outcomes" im Abschnitt "Logistic Regression" wenn sie zwei Stufen oder "N Outcomes" wenn sie mehr als zwei Stufen beinhaltet. Wenn die Ergebnisvariable aus ordinalen (Rang-)Daten besteht, wählen Sie stattdessen "Ordinal Outcomes".
   
   
   
3. Fügen Sie die Ergebnisvariable unter "Dependent Variables" und Ihre(n) Prädiktor(en) unter "Covariates" hinzu.
   
   
   
4. Das Ergebnis wird im Resultatteil (rechts) angezeigt:
   
   
   
5. Ein Einführungsvideos (auf Englisch) erklärt das Konzept des Verfahrens für zwei Ebenen (um beispielsweise Geschlecht oder klinische vs. Kontrollgruppe vorherzusagen) und für mehr als zwei Ebenen (um beispielsweise Lebensmittelpräferenzen vorherzusagen: Fast Food, gesunde Lebensmittel, proteinreiche Lebensmittel, vegane Lebensmittel usw.).