Multiple logistische Regression

Die Multiple logistische Regression ermöglicht es Dir den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen (UV) auf eine nominalskalierte AV zu überprüfen. Du kannst also nicht nur den Zusammenhang zwischen einer einzelnen UV und einer abhängigen Variable (AV) modellieren, wie schon bei der logistischen Regression besprochen, sondern ein Modell mit mehreren UVs erstellen.

Beispiel für eine multiple logistische Regression

Bei der logistischen Regression haben wir uns bspw. mit dem Einfluss von Koffeinkonsum auf die Konzentrationsfähigkeit auseinandergesetzt. Bei der multiplen logistischen Regression könntest Du weitere Variablen in Dein Modell einbeziehen. Das könnte zum Beispiel Schlafpensum der vorangegangenen Nacht, generellem Koffeinkonsum im Alltag, Alter der teilnehmenden Personen, etc. sein. Ziel ist es ein möglichst gutes Vorhersage-Modell zu finden. Genauer gesagt, möchtest Du voraussagen, welche Ausprägung eine AV, in Abhängigkeit der UVs, annehmen wird.