SPSS Logistische RegressionIbm

Die logistische Regression in SPSS Statistics ist ein statistisches Verfahren zur Modellierung von Beziehungen zwischen einer binären abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Im Gegensatz zur linearen Regression, die kontinuierliche Ergebnisse liefert, gibt die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses aus, z. B. ob ein Ereignis eintritt oder nicht (ja/nein, wahr/falsch). Dieses Verfahren ist besonders nützlich, wenn du herausfinden möchtest, welche Faktoren die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses beeinflussen.

In SPSS kannst du die logistische Regression bequem über die Benutzeroberfläche konfigurieren. Die Analyse liefert dir detaillierte Ausgaben wie Odds Ratios, die dir helfen zu interpretieren, wie sich eine Änderung der unabhängigen Variablen auf die Wahrscheinlichkeit des Auftretens des Ereignisses auswirkt. Die Signifikanztests zeigen, ob die unabhängigen Variablen signifikante Prädiktoren sind. Zusätzlich gibt SPSS Modellgüte-Statistiken wie den Hosmer-Lemeshow-Test aus, um die Passgenauigkeit des Modells zu bewerten.

Die logistische Regression ist weit verbreitet in den Sozialwissenschaften, der Medizin und der Marktforschung, um Vorhersagen für dichotome Ereignisse wie Kaufentscheidungen, Diagnosewahrscheinlichkeiten oder Teilnehmerquoten zu erstellen.