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LOGISTISCHE REGRESSION Datenauswertung. Logistische Regression OLS-Regression: Anforderungen an das Skalenniveau der Variablen unabhängige Variablen:

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Präsentation zum Thema: "LOGISTISCHE REGRESSION Datenauswertung. Logistische Regression OLS-Regression: Anforderungen an das Skalenniveau der Variablen unabhängige Variablen:"—  Präsentation transkript:

1 LOGISTISCHE REGRESSION Datenauswertung

2 Logistische Regression OLS-Regression: Anforderungen an das Skalenniveau der Variablen unabhängige Variablen: keine Einschränkung kategoriale Merkmale Dummy-Kodierung abhängige Variable: nur metrisch skalierte Merkmale (intervall-, rational- oder absolutskaliert)

3 Logistische Regression Merke: Viele erklärungsbedürftige soziale Phänomene sind ihrer Natur nach nicht kontinuierlich und quantifizierbar, sondern diskret, kategorial und qualitativ. Aufgabe Finden Sie möglichst viele sinnvolle Beispiele aus Politikwissenschaft und Soziologie.

4 Logistische Regression quantitativ metrisch qualitativ kategorial AlterGeschlecht EinkommenKlassenzugehörigkeit ArbeitszeitErwerbsstatus BildungsinvestitionenSchulabschluss Gini-KoeffizientenWohlfahrtsregime (Esping-Andersen) Human Development Index Failed State Index Happy Planet Index LDC –Land (least developed countries) failed state politische Einstellungen Demokratie-Zufriedenheit demokratische Einstellungen (Kaase/Bürklin 2009) Wahlabsicht Parteimitgliedschaft Entscheidungen und Ereignisse

5 Logistische Regression binäre diskrete Phänomene: dichotome Indikatoren Dummy-Kodierung Dummy-Variablen lassen sich als Ergebnisse einer Zählung, eines Zählvorganges interpretieren: Es wird gezählt, wie oft eine Merkmalsausprägung vorliegt. neinnull mal= 0 jaeinmal= 1 zweimalkommt nicht vor dreimalkommt nicht vor

6 Logistische Regression Merke: Jede Variable läßt sich dichotomisieren!

7 Logistische Regression Dummy-kodierte Variablen (Dummy-Variablen): Der Mittelwert einer Dummy-Variablen ist gleich dem Anteil (der relativen Häufigkeit) der mit 1 kodierten Gruppe mit p = relative Häufigkeit der mit 1 kodierten Gruppe

8 Logistische Regression Dummy-kodierte Variablen (Dummy-Variablen): Bei dummy-kodierten Variablen läßt sich auch die Standardabweichung berechnen – mit einer vereinfachten Formel: mit p = relative Häufigkeit der mit 1 kodierten Gruppe

9 Wählen Arbeiterinnen und Arbeiter häufiger SPD als die Angehörigen anderer Klassen?

10 * GET FILE='D:\Kuenzler\Lehre\2011\AM-DA 1 Datenauswertung\ALLBUS Kumulation \ZA4570_AKUM.SAV'. (Auswahl der Fälle ). * Wahlabsicht: Sonntagsfrage. freq v24. recode v24 (2=1) (else=0) into votespd. freq votespd. * Klassenlage nach Goldthorpe (Einordnungsberuf nach Terwey). freq v652. recode v652 (7,8,9 = 1) (else =0) into workingclass. freq workingclass. REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT votespd /METHOD=ENTER workingclass deast.

11 Wie sind die unstandardisierten Regressionskoeffizienten zu interpretieren?

12 Ulrich Beck behauptet in seiner Individualisierungstheorie unter anderem, dass die Klassenlage keinen Einfluss mehr auf das Wahlverhalten hat. Wie läßt sich diese These empirisch überprüfen?

13 Logistische Regression Dummy-kodierte Variablen (Dummy-Variablen): Aufgabe Diskutieren Sie sinnvolle Dichotomisierungen der Links-Rechts- Selbstplatzierungsskala. Wie ändert sich jeweils die Fragestellung? Berechnen Sie für alle sinnvollen Dichotomisierungen entsprechende Dummy-Variablen. Berechnen Sie für eine Ihrer Dummy-Variable ein OLS-Modell mit geeigneten Prädiktoren und diskutieren Sie es. Stellen Sie sich vor, Sie stoßen auf einen Call for Papers für eine Tagung zum Thema Links und Rechts – Die Topographie des Politischen. Schreiben Sie ein Abstract mit Ihren Überlegungen und ersten Ergebnissen. Daten: Allbus 2008 ZA-Nr. 4600

14 Logistische Regression - Literatur (Auswahl) Andreß, Hans-Jürgen/Hagenaars, Jacques A./Kühnel, Steffen, Logistische Modelle für Individualdaten. S in: dies., Analyse von Tabellen und kategorialen Daten. Log-lineare Modelle, latente Klassenanalyse, logistische Regression und GSK-Ansatz. Berlin: Springer. Backhaus, Klaus/Erichson, Bernd/Plinke, Wulff/Weiber, Rolf, Logistische Regression. S in: dies., Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer. Long, Scott J., Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Thousand Oaks, CA: Sage. Menard, Scott, Applied Logistic Regression. Quantitative Applications in the Social Sciences 106. Thousand Oaks, CA: Sage. Menard, Scott, Logistic Regression. From Introductory to Advanced Concepts and Applications. Thousand Oaks, CA: Sage. Pampel, Fred. C., Logistic Regression. A Primer. Quantitative Applications in the Social Sciences 132. Thousand Oaks, CA: Sage. Tabachnick, Barbara G./Fidell, Linda S., Logistic Regression. S in: dies., Using Multivariate Analysis. 4 th ed., Boston: Allyn & Bacon

15 Logistische Regression Links-Rechts-Selbstplatzierungsskala. links versus rechts extrem links versus alle anderen (gemäßigt links bis extrem rechts) minus eine Standardabweichung das erste Quartil die extremen n Werte extrem rechts versus alle anderen (gemäßigt rechts bis extrem links) minus eine Standardabweichung das erste Quartil die extremen n Werte bürgerliche Mitte versus alle anderen (Linke und Rechte) Verweigerer versus alle anderen


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