Logistische Regression Datenauswertung Logistische Regression

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)

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.

Logistische Regression quantitativ metrisch qualitativ kategorial Alter Geschlecht Einkommen Klassenzugehörigkeit Arbeitszeit Erwerbsstatus Bildungsinvestitionen Schulabschluss Gini-Koeffizienten Wohlfahrtsregime (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

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. nein null mal = 0 ja einmal = 1 zweimal kommt nicht vor dreimal kommt nicht vor

Logistische Regression Merke: Jede Variable läßt sich dichotomisieren!

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

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

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

* GET FILE='D:\Kuenzler\Lehre\2011\AM-DA 1 Datenauswertung\ALLBUS Kumulation 1980-2008\ZA4570_AKUM.SAV'. (Auswahl der Fälle 1991-2008) . * 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.

Wie sind die unstandardisierten Regressionskoeffizienten zu interpretieren?

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?

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

Logistische Regression - Literatur (Auswahl) Andreß, Hans-Jürgen/Hagenaars, Jacques A./Kühnel, Steffen, 1997. Logistische Modelle für Individualdaten. S. 261-325 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, 2008. Logistische Regression. S. 243-296 in: dies., Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer. Long, Scott J., 1997. Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables. Thousand Oaks, CA: Sage. Menard, Scott, 1995. Applied Logistic Regression. Quantitative Applications in the Social Sciences 106. Thousand Oaks, CA: Sage. Menard, Scott, 2010. Logistic Regression. From Introductory to Advanced Concepts and Applications. Thousand Oaks, CA: Sage. Pampel, Fred. C. , 2000. Logistic Regression. A Primer. Quantitative Applications in the Social Sciences 132. Thousand Oaks, CA: Sage. Tabachnick, Barbara G./Fidell, Linda S., 2001. Logistic Regression. S.517-581 in: dies., Using Multivariate Analysis. 4th ed., Boston: Allyn & Bacon

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) bürgerliche Mitte versus alle anderen (Linke und Rechte) Verweigerer versus alle anderen