Interpretation der Koeffizienten der logistischen Regression

Zusammenfassung

Im Gegensatz zum linearen Regressionsmodell ist die Interpretation der substanziellen Ergebnisse einer logistischen Regression, die sich in den Koeffizienten der Inputvariablen ausdrücken, nicht ganz einfach. Dies liegt unter anderem daran, dass der Effekt, den eine einzelne unabhängige Variable auf die abhängige ausübt, abhängig ist von der Stelle der Funktion, die man betrachtet. Die Interpretation der Ergebnisse einer logistischen Regression ist aus diesen Gründen wesentlich komplexer als bei linearen Modellen. Es gibt daher verschiedene Vorgehensweisen bei der Interpretation der Ergebnisse. Man kann sich dabei auf die Koeffizienten selbst beziehen bzw. deren Effekt auf die Logits der abhängigen Variablen. Es fällt allerdings schwer, diesen einen inhaltlichen Sinn zu geben. Eine zweite Möglichkeit besteht in der Interpretation der Odds-Ratio, die ebenfalls nicht unproblematisch ist. Am anschaulichsten und daher sehr beliebt ist die Darstellung anhand der Wahrscheinlichkeiten selbst, z.B. mit Hilfe von Tabellen oder Grafiken oder auch den Steigungskoeffizienten an ausgewählten Stellen der Funktion.