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Hallo,

für folgende Fragestellung habe ich eine binär logistische Regression gerechnet:

stehen die unabhängigen Faktoren "Bulbar Involvement" (nominal skaliert), "ECAS_ALSspec" und "ECAS_nonALS_spec" (jeweils metrisch skaliert) in Zusammenhang mit "PMR" (Abhängige Variable, nominal)?
Und wenn ja, wie hoch ist der jeweilige Einfluss der Faktoren?

Ergebnisse siehe Bilder.

Folgende Einstellungen habe ich vor Analyse vorgenommen: die nominal skalierte Variable (bulbar involvment) habe ich als kategoriale Variable angewählt und als Referenzkategorie "Erste" angegeben.

Meine Interpretation (ist dies so richtig?):
Das Modell ist insgesamt mit einer mittleren Erklärungsgüte (Nagelkerke R-Quadrat 0,334) signifikant.
Je höher der Wert für ECAS_ALSspec ist, desto niedriger die Wahrscheinlichkeit das PMR eintritt. Der Einfluss ist dabei eher schwach (Exp(B): 0,953)
Wenn Bulbar Involvment eintritt, ist die wahrscheinlichkeit höher dass PMR eintritt. Was ich jedoch nicht verstehe ist hier das Exp(B): das liegt bei >8..? Das wäre ja ein OR über 100%... Ich schätze ja, dass ich an den Einstellung bei kategorialer Kovariable etwas falsch gemacht habe...

Bitte Definition von odds ratio nachsehen, dann wird das sicherlich klar.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

ponderstibbons hat geschrieben:Bitte Definition von odds ratio nachsehen, dann wird das sicherlich klar.

Die Definition ist mir klar - sie gibt an wie hoch die Chance ist, dass mein PMR in Abhängigkeit meiner UVs eintritt.
Aber normalerweise ist mein Exp(B) doch nicht größer als 2. Bsp.: bei einem Exp(B) von 1,46 hieße das für mein OR: 1,460-1=0,46 ~ 46%.
Bei mir aber sind es aber 8,307-1=7,307, was ja 730% wären...

Die Definition ist mir klar - sie gibt an wie hoch die Chance ist, dass mein PMR in Abhängigkeit meiner UVs eintritt.

Das ist völlig falsch. Bitte lies es nach.

ponderstibbons hat geschrieben:

Die Definition ist mir klar - sie gibt an wie hoch die Chance ist, dass mein PMR in Abhängigkeit meiner UVs eintritt.

Das ist völlig falsch. Bitte lies es nach.

Das Chancenverhältnis wird häufig in Epidemiologie und Medizin verwendet, um zu erfahren, wie stark ein vermuteter Risikofaktor (in meinem Fall die UVs) mit einer bestimmten Erkrankung (PMR) zusammenhängt.


Es hilft mir letztlich bei meiner Frage nicht wirklich weiter, ob ein Fehler in der Analyse vorliegt und ob ich diesen Wert bei ca. 8 als Exp(B) plausibel erklären kann.
Trotzdem danke!

Das ist keine Definition, sondern eine Beschreibung seiner Anwendung. Die Definition steht bei Wikipedia etwas tiefer,
Odds Ratio = (...) Es gibt sogar ein Fallbeispiel.

Hi,

Es hilft mir letztlich bei meiner Frage nicht wirklich weiter, ob ein Fehler in der Analyse vorliegt und ob ich diesen Wert bei ca. 8 als Exp(B) plausibel erklären kann.

- Zuallerstert bedarf es immer einer fachlichen Darlegung (korrekte Modellspezifikation) des Vorgehens und der Fragestellungen
- Solange das vage bleibt, erübrigt sich weiteres von grundsätzlichen Vorgehen per SPSS her

Gruß
S.

Danke, es hat sich geklärt!