Hallo Leute,
ich habe folgendes Problem:
Ich möchte gerne eine logistische Regression durchführen, allerdings habe ich bei der abhängigen variablen zwei unterschiedlich große Gruppen. In Gruppe 1 (Ja) gibt es ca 54 Fälle/Probanden, in Gruppe 2 (Nein) ca. 600.
Wie gehe ich nun vor? Die Gruppen müssen ja ungefähr gleich groß sein. Mein Betreuer an der Uni hat gesagt, es gibt da eine Lösung bei SPSS über die Trennschärfe. Hierzu gibt es einen guten Artikel auf den im Backhaus verwiesen wird. Kann den Verweis aber nicht finden.
Wie gehe ich am besten vor? Oder kann ich einfach die Gruppe 2 auf ca. 50 Probanden verkleinern?
Danke für eure Hilfe.
Markus
Problem (Un-)gleich große Gruppen, logistische Regression
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anovia
- Beiträge: 6
- Registriert: 03.10.2007, 14:17
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Jack Crow
- Beiträge: 146
- Registriert: 14.12.2006, 18:41
Hm, ich wüßte nicht daß es für logistische Regressionen grundsätzlich nötig ist zwei gleich große Gruppen für die AV zu haben - in ganz vielen Fällen ist das ja auch gar nicht möglich. Es stimmt allerdings daß bei solchen "seltenen Ereignissen" die erzielten Werte und Signifikanzen verzerrt werden können. Eine mögliche Lösung ist tatsächlich sog. Match-Sampling, bei dem zufällig etwa soviele nein-Fälle wie ja-Fälle ausgewählt werden. Es gibt aber auch spezielle Software zur Analyse von "rare events", allerdings soweit ich weiß nicht für SPSS.
Ich weiß nicht ob das die sind auf die Backhaus anspielt (und ich bin im Moment auch zu faul nachzuschauen
), aber folgende Artiken beschäftigen sich mit diesem Problem:
King, Gary/ Zeng, Langche (2001a): Logistic Regression in Rare Events Data. In: Politi-cal Analysis 9(2001)2, S. 137-163.
King, Gary/ Zeng, Langche (2001b): Explaining Rare Events in International Relations. In: International Organization 55(2001)3, S. 693–715.
Zumindest einen davon gibt es als working paper im Netz.
Ich weiß nicht ob das die sind auf die Backhaus anspielt (und ich bin im Moment auch zu faul nachzuschauen
), aber folgende Artiken beschäftigen sich mit diesem Problem:King, Gary/ Zeng, Langche (2001a): Logistic Regression in Rare Events Data. In: Politi-cal Analysis 9(2001)2, S. 137-163.
King, Gary/ Zeng, Langche (2001b): Explaining Rare Events in International Relations. In: International Organization 55(2001)3, S. 693–715.
Zumindest einen davon gibt es als working paper im Netz.
"Life is 10% effort and 90% lucky timing"
Scott Adams
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