Logistic Regression
Met Logistische Regressie (Logistic regression) analyses kan je een voorspellend model maken om de kans op een positieve uitkomst van een categorische afhankelijke variabele te voorspellen. Dit kan met één of meerdere onafhankelijke variabelen. Hierbij is de categorische variabele vaak dichotoom maar het kan ook met een categorische variabele met meer dan twee categorieën. Hierbij voorspel je dus de kans op bijvoorbeeld een positieve uitkomst.Om een logistische regressie uit te voeren ga je naar Analyze > Regression > Binary Logistic. Hierbij zet je de dichotoom categorische afhankelijk variabele in de ‘dependent’ box en de onafhankelijke variabelen in de ‘covariates’ box. Vervolgens is het handig om bij de knop ‘options’ een aantal onderdelen aan te vinken zoals ‘classification plots’, ‘hosmer-lemeshow goodness of fit test’, ‘Iteration History’ en de betrouwbaarheidsintervallen ‘CI for exp(B)’. Mocht je een categorische variabele hebben met meer dan twee categorieën gebruik je in plaats van ‘binary logistic’ de funtie ‘multinominal logistic’.Vervolgens ben je klaar om de analyse te draaien.
