Logistische Regressionsanalyse mit Stata

Dr. Christian Brzinsky-Fay

Date:

Donnerstag, 16. Juli 2026
15:00 – 16:30 CET (UTC+01:00)
Kostenlos
Sprache des Webinars: Deutsch

Abstract:

Das klassische Regressionsmodell erfordert für die abhängige Variable ein metrisches Skalenniveau. Oft haben wir es aber auch mit kategorialen Variablen zu tun, deren Ausprägung wir erklären wollen. Vor allem in den Sozialwissenschaften gibt es viele solcher kategorial gemessenen Merkmale, z.B. Familienstand, Geschlecht, Parteipräferenz oder Beruf. Hier finden logistische Regressionsmodelle Anwendung, die durch die Transformation der abhängigen Variable zu sog. logarithmierten Odds eine Regressionsanalyse ermöglichen.

Das Webinar demonstriert die Durchführung des Grundmodells der logistischen Regressionsanalyse von der Vorbereitung bis zur Ergebnispräsentation. Probleme und Besonderheiten dieser Modelle, die durch die Variablentransformation entstehen, werden hier ebenfalls besprochen. Abschließend werden noch speziellere Varianten der logistischen Regression erläutert, wie z.B. ordinale und multinomiale logistische Regression. Teilnehmer:innen sollten mit den Grundlagen von Stata und der linearen Regression (OLS-Modell) vertraut sein. Sie erhalten Beispieldatensätze und Do-Files, damit sie die Inhalte selbständig nachvollziehen und im Anschluss auf ihre eigenen Analysen anwenden können.

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