Logistische regressie en diagnostiek

8 belangrijke vragen over Logistische regressie en diagnostiek

Uit welke variabelen bestaat een logistische regressie?

De uitkomstvariabele bestaat uit dichotome variabelen.
De onafhankelijke variabelen (voorspellers/x) bestaan uit interval/ratio variabelen of dummies van dichotome variabelen.

Wat gebeurt er precies bij een logistische regressie en wat voorspelt deze?

De uitkomstvariabele wordt dusdanig getransformeerd dat er een lineaire schatting mogelijk is. Het uiteindelijke doel is dat de uitkomsten niet meer alleen 0 of 1 zijn maar liggen tussen - oneindig en + oneindig.

De logistische regressie voorspelt niet de kans maar de natuurlijke logaritmes van de odds.

Welke twee stappen moet je ondergaan om tot een lineaire regressie te kunnen komen vanuit de logistische regressie?

1) De ouds berekenen; dit is de kans dat iets wel gebeurt t.o.v. de kans dat iets niet gebeurt.
Hierna gaat de Y van 0 tot oneindig.
2) De natuurlijke logaritme van de odds berekenen (Logodds)
Hierna gaat de Y van - oneindig tot + oneindig
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat is de odds ratio(Exp)B en wat zeggen de uitkomsten?

De odds ratio geeft de verhouding weer tussen twee odds en drukt hiermee een effect uit.
- 1= geen verband
- Tussen 0 en 1 = de kans op wel neemt af
- >1 = de kans op wel neemt toe

Wat zijn logodds(B) en wat zeggen de uitkomsten?

Logodds geven een effect weer. Het zijn de natuurlijke logaritmes van de odds.
- 0 = geen effect
- negatief - = kans op wel neemt af
- positief + = de kans op wel neemt toe


Wat zegt de B in de spss output?

De B is de kolom van de Logodds. Dit geeft weer hoeveel de natuurlijke logodds veranderen wanneer x met één eenheid veranderd. Je kan hierbij wel zeggen een kans groter of kleiner wordt maar niet precies met hoeveel.

Wat zegt de (Exp)B in de spss output?

De (Exp)B is de kolom van de odds ratio. Dit geeft weer wat de kansverhouding is dat iets wel vs. niet gebeurt. Ook dit wordt niet uitgedrukt in precieze getallen maar aan de hand van de richting van het verband kan bepaald worden of er een grote of kleine kans is op dat iets gebeurt.

Vergelijk de vijf assumpties van een lineaire regressie met die van een logistische regressie

1) Onafhankelijkheid - dit wordt niet gemeten bij een logistische regressie
2) Normaalverdeling - een logistische regressie is niet normaal verdeeld maar binomiaal verdeeld (dit levert een U-vorm op)
3) Homoscedasticiteit - er is geen sprake van homoscedasticiteit, maar juist heteroscedasticiteit omdat er gekeken wordt naar de uitkomst als wel/niet. Hier hoeft dus niet voor gecontroleerd te worden.
4) Multicollineariteit - dit kan wel gecontroleerd worden, maar dit moet via de lineaire regressie
5) Outliers - outliers kunnen op dezelfde manier gecontroleerd worden als bij een lineaire regressie (Cook's D)

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo