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  • "Das multiple Regressionsmodell verlangt metrisches Messniveau bei der abhängigen Variablen. Bei nominal- oder ordinalskalierten abhängigen Variablen können logistische Regressionsmodelle für kategoriale abhängige Variablen angewendet werden. In diesen Modellen werden die Realisierungswahrscheinlichkeiten der Ausprägungen der abhängigen Variablen als Funktionen der erklärenden Variablen dargestellt, wobei bei nominalskalierten abhängigen Variablen mit K Ausprägungen eine erklärende Variable mit bis zu K - 1 Regressionskoeffizienten auf die abhängige Variable wirken kann. Die Nichtlinearität und Multidimensionalität der Regressionsfunktion erschwert die Interpretation eines kategorialen Logitmodells auf der Ebene der Realisierungswahrscheinlichkeiten. Aus diesem Grunde werden bei Logitmodellen oft multiplikative Veränderungen der Wahrscheinlichkeitsverhältnisse zweier Ausprägungen (Odds) betrachtet. Bei ordinalen abhängigen Variablen ist es auch möglich, die beobachtete Variable als ungenaue Messung einer unbeobachteten metrischen Variablen aufzufassen. Ein ordinales Logitmodell kann dann als Regressionsmodell für eine unbeobachtete metrische abhängige Variable interpretiert werden. Neben der Spezifikation und Interpretation der Logitmodelle werden Voraussetzungen für die Schätzung der Modellparameter, Hypothesentests bei Logitmodellen und Anwendungsprobleme diskutiert. In einem empirischen Beispiel wird untersucht, wie die Bildungsabschlüsse von Eltern die ihrer Kinder beeinflussen." Dazu werden Daten des ALLBUS von 1984 bis 2008 verwendet. (xsd:string)
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  • Aufgenommen: 25. Fassung, März 2011 (xsd:gyear)
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  • 2010 (xsd:gyear)
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  • Multinomiale und ordinale Regression (xsd:string)
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  • In Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse, edited by Wolf, Christof and Best, Henning(32), 855-886, VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2010 (xsd:string)
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