Negative binomial Regression
Verfasst: Do 4. Feb 2021, 08:13Hi,
für eine statistische Auswertung musste ich eine negative binomial Regression rechnen und bin mir jetzt unsicher wie ich die Regressionskoeffizienten interpretiere. Es gibt nämlich in der Tabelle für Paramaterschätzer nicht nur einen Wert pro Paramater, sondern pro Ausprägung des Faktors.
Also bspw. bei Geschlecht = 0 steht B = 0.2 und für geschlecht = 1 steht B=0 (und dann unterhalb der Tabelle steht, der Parameter Geschlecht 0 = 1 ist auf 0 gesetzt weil er redundant ist).
Bezieht sich jetzt der Wert B=0.2 auch nur auf die Ausprägung 0 des Geschlechts? Also ist das Geschlecht = 0 und alle anderen Prädiktoren konstant, steigt das Kriterium um 0.2 ?
Oder interpretiert man es trotzdem so, steigt der Faktor um eine Einheit (bei Geschlecht gibt es ja nur 0 und 1) steigt das Kriterium um 0.2. (diese Interpretation würde bei meinem Inhalt keinen Sinn geben, da das Geschlecht 0 defintiv höhere Ausprägungen im Kriterium erzeugt)
Ich habe auch gelesen, dass bei der Poisson Regression das B mit der e-Funktion transformiert wird um es dann erst zu interpretieren, gilt das auch hier? ein paar meiner Prädiktoren haben negative Vorzeichen, dann kann man ja die e-Transformation eigentlich nicht anwenden.
Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand helfen könnte!
Liebe Grüße
Theresa
für eine statistische Auswertung musste ich eine negative binomial Regression rechnen und bin mir jetzt unsicher wie ich die Regressionskoeffizienten interpretiere. Es gibt nämlich in der Tabelle für Paramaterschätzer nicht nur einen Wert pro Paramater, sondern pro Ausprägung des Faktors.
Also bspw. bei Geschlecht = 0 steht B = 0.2 und für geschlecht = 1 steht B=0 (und dann unterhalb der Tabelle steht, der Parameter Geschlecht 0 = 1 ist auf 0 gesetzt weil er redundant ist).
Bezieht sich jetzt der Wert B=0.2 auch nur auf die Ausprägung 0 des Geschlechts? Also ist das Geschlecht = 0 und alle anderen Prädiktoren konstant, steigt das Kriterium um 0.2 ?
Oder interpretiert man es trotzdem so, steigt der Faktor um eine Einheit (bei Geschlecht gibt es ja nur 0 und 1) steigt das Kriterium um 0.2. (diese Interpretation würde bei meinem Inhalt keinen Sinn geben, da das Geschlecht 0 defintiv höhere Ausprägungen im Kriterium erzeugt)
Ich habe auch gelesen, dass bei der Poisson Regression das B mit der e-Funktion transformiert wird um es dann erst zu interpretieren, gilt das auch hier? ein paar meiner Prädiktoren haben negative Vorzeichen, dann kann man ja die e-Transformation eigentlich nicht anwenden.
Ich würde mich sehr freuen, wenn mir jemand helfen könnte!
Liebe Grüße
Theresa