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Goodness-of-fit-Maße, Modellvergleiche und Signifikanztests

  • Joachim Behnke
Chapter
Part of the Methoden der Politikwissenschaft book series (METPOL)

Zusammenfassung

Goodness-of-fit-Maße geben an, wie gut die angepasste Funktion, also die „gefittete“ mit den tatsächlich vorliegenden Beobachtungsdaten übereinstimmt. Das bekannteste aller Goodness-of-fit-Maße ist R2 bzw. der sogenannte Determinationskoeffizient, der angibt, welcher Anteil der Varianz der abhängigen Variablen Y durch die gefundene Regressionsfunktion erklärt werden kann. Da GOF-Maße die Güte eines Modells mit einer einzigen Zahl relativ prägnant darstellen, sind sie auch in generalisierten, linearen Modellen und vor allem auch bei Probit- und Logitmodellen sehr beliebt. Die bekanntesten GOF-Maße bezüglich logistischer Regressionen bauen auf der Devianz auf, wie z.B. McFadden’s Pseudo-R2, oder auf der Likelihood wie Cox und Snell’s R2 und Nagelkerkes R2. Auf diesen Konzepten bauen auch Signifikanztests wie der Likelihood-Ratio-Test auf. Für die Beurteilung verschiedener Modelle sind inzwischen auch die Infomrationskriterien AIC und BIC sehr beliebt.

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

Authors and Affiliations

  1. 1.Lehrstuhl für PolitikwissenschaftZeppelin UniversitätFriedrichshafenDeutschland

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