Hallo,
Ich vervollständige ein logistisches Regressionsmodell mit mehreren unabhängigen Variablen. Es fällt mir schwer zu bestimmen, wie ich die von SAS erstellten Schätzungen/Tests interpretieren soll.
Ich hatte gelesen, dass der "Effektwahrscheinlichkeitstest" die beste Annäherung für meine P-Werte hatte, um die Signifikanz zu bestimmen (da mein Datensatz nicht groß genug für den Wald-Test ist), und benutzte die Odds Ratios, um zu bestimmen, was dieser Effekt war. Für mehrere Werte bestimmte der Effekt-Likelihood-Ratio-Test jedoch Signifikanz (Prob>ChiSq war kleiner als 0,05), aber das 95 %-KI für das Odds Ratio kreuzt 1 (und ist daher nicht signifikant). Wie interpretiere ich diese Unterschiede?
Außerdem möchte ich sicherstellen, dass das Modell untersucht, ob die Prädiktorwerte tatsächlich unabhängig sind. Wie testen Sie dies und was tun Sie, wenn die "unabhängigen" Variablen nicht wirklich unabhängig sind?
Schicke bei Bedarf gerne Screenshots. Danke im Voraus
In der Quotenverhältnistabelle gibt JMP die Wald-Chi-Quadrat-p-Werte und die Wald-Konfidenzgrenzen an. In der Tabelle „Effekttests“ werden die Likelihood-Ratio-Tests jedoch standardmäßig gemeldet.Daher können sie sich von den Wald-Tests in der Odds Ratio-Tabelle unterscheiden.Wirkungswald-Tests können im roten Dreieck angefordert werden.
Es gibt einen Test namens Hausman-Wu-Test zum Testen der Endogenität einer erklärenden Variablen.
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63939/HTML/default/viewer.htm#etsug_model_sect051.htm . Es ist derzeit nicht in JMP verfügbar.
