Konfidenzintervall binäre variable

Konfidenzintervall oder p-Wert? Teil 4 der Serie zur Bewertung wissenschaftlicher Publikationen

Im nächsten Schritt geht es um die Interpretation der erhaltenen Ergebnisse der binär logistischen Regression.

Der Anfangsblock — kurze Kontrolle Der Anfangsblock bzw. Block 0 ist so gut wie immer unwichtig.

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Das Modell sagt also vorher, dass die Führerscheinprüfung beim 1. Versuch in allen 51 Fällen bestanden wurde.

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Der Prozentsatz der Richtigen zeigt entsprechend 0 in der ersten Zeile jene Fälle, die eben tatsächlich NICHT bestanden haben und in der zweiten Zeile jene, die tatsächlich bestanden haben. Er vergleicht das aktuelle Modell Block 1 mit dem Nullmodell Block 0. Diese Werte sind — je nach Forschungsbereich — schon als hoch anzusehen.

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  • Zur weiteren Veranschaulichung ist als Beispiel einer Vierfeldertafel das Ergebnis einer hypothetischen randomisierten kontrollierten Studie RCT aufgezeigt: TypDiabetiker wurden fünf Jahre lang entweder mit einem neuen oralen Antidiabetikum Verumgruppe oder mit der Standardtherapie Kontrollgruppe behandelt.
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Da es sich um ein konstruiertes Beispiel handelt, sind die Werte entsprechend hoch. Als nächstes folgt der Hosmer-Lemeshow-Test.

Wie ermittelt man Konfidenzintervalle für kategoriale Variablen in Stata?

Hier sollte die Signifikanz nicht unter 0,05 liegen, da dies einen schlecht Fit zur Folge hätte. Die Nullhypothese geht von ungefährer Gleichheit der beobachteten und vorhergesagten Fälle aus, daher sollte sie nicht verworfen werden, die Signifikanz also über 0,05 liegen.

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  3. Er kann verwendet werden, um zu bestimmen, ob zwei Stichproben sich statistisch signifikant unterscheiden.
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Im Beispiel liegt die Signifikanz bei 0, und damit ist konfidenzintervall binäre variable in Ordnung. Der Fit ist hinreichend konfidenzintervall binäre variable. Da es eben schon um beobachtete und vorhergesagte Fälle ging, kann dies in der Klassifizierungstabelle noch mal im Detail betrachtet werden.

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Im Block 0 hatten wir ja auch eine solche Tabelle, die alle Fälle als im 1. Versuch bestanden vorhergesagt hatte. Hier interessiert uns vor allem die Diagonale von links oben nach rechts unten.

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Hier entsprechen sich die beobachteten und vorhergesagten Fälle. Konfidenzintervall binäre variable 3 Fällen prognostiziert das Modell ein Nichtbestehen, obwohl die Prüfung tatsächlich bestanden wurde. In 4 Fällen konfidenzintervall binäre variable durch das Modell ein Bestehen konfidenzintervall binäre variable, obwohl es tatsächlich nicht geklappt hat.

Daumenregeln, was gut ist, gibt es hier nicht unbedingt. Die richtige Zuordnung kann man auch im Klassifikationsdiagramm sehen.

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Dies sind die vorhergesagten Gruppenzuordnungen, also ob im 1. Versuch bestanden oder nicht.

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Versuch nicht bestanden. Versuch bestanden eingeordnet. Das haben wir auch oben in der Klassifizierungstabelle ablesen können.

Konfidenzintervall für die Erfolgswahrscheinlichkeit der Binomialverteilung

Das Klassifikationsdiagramm in der binär logistischen Regression ist also einfach noch mal eine grafische Darstellung der Klassifizierungstabelle. Hier sieht man die Konstante und den IQ.

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Die Konstante ist nicht wichtig und wir konzentrieren uns lediglich auf die unabhängigen Variablen, hier lediglich den IQ. Das bedeutet zunächst, dass mit zunehmendem IQ die Wahrscheinlichkeit des Bestehens ebenfalls steigt.

Dabei muss man stets einen Überblick über die Verteilung[1] der bereits Interviewten haben, um Abweichungen von der Verteilung in der Grundpopulation[2] korrigieren zu können. Indem man die nächsten Interviewten aus Personengruppen wählt, die bisher unterrepräsentiert waren, deren bisheriger Anteil in der Stichprobe also deutlich geringer als ihr Anteil in der Grundpopulation ist. Mit den Schichtungsfragen stellen wir fest, ob die Verteilung der Interviewten mit der der Grundpopulation übereinstimmt.

Das ist auch plausibel, da eine höhere Intelligenz eine bessere Vorbereitung ermöglicht und mit einer besseren Vorbereitung auch ein Bestehen im 1. Versuch wahrscheinlicher wird.

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