Regressionsmodelle für ordinale Zielvariablen
Jörg große Schlarmann 
Michael Galatsch
Zusammenfassung
Verfahren zur Auswertung ordinaler Variablen mittels Regressionsanalysen sind seit ca. 25 Jahren in der Literatur beschrieben, und viele Statistik-Softwarepakete wurden in den letzten Jahren um die Funktion dieser speziellen Art der Regression erweitert. Dennoch hält sich der Einsatz der Verfahren bisweilen stark in Grenzen. Dies mag daran liegen, dass die vorhandene Literatur zu spezialisiert und für den Anwender nur schwer verständlich ist. Ziel des Artikels ist es daher, die gängigen Verfahren der ordinalen Regression vorzustellen sowie den Nutzen ihrer Ergebnisse an Beispielen zu verdeutlichen. Der Artikel versteht sich als praktische Einführung in das Thema und beschreibt nacheinander die Methoden der „Proportional Odds Models“ sowie der „Continuation Ratio Models“. Beide Methoden werden beispielhaft angewendet, wobei ein Fokus auf die Interpretation der Modellergebnisse gelegt wird. Die Modellergebnisse beider Verfahren werden den Ergebnissen von alternativen logistischen Regressionsanalysen gegenübergestellt und hinsichtlich ihrer Unterschiede diskutiert.
Schlüsselwörter: ordinale Regression, Proportional Odds, Continuation Ratio
Abstract
Regression models for ordinal response variables are available since the late 1980s, and many statistical software packages have been upgraded to perfom these calculations. However, ordinal regression still seems to be overlooked in health sciences. This might be due to the available literatur, which is critizised to be too technical and hard to understand for endusers. Thus, the aim of this paper is to give an overview of popular ordinal regression models and to outline the advantages of its model results. First, the characteristics and interpretations of the “proportional odds model” are presented. The model is exemplary applied to variables of a dataset. A focus is set to the interpretation of the model results. Secondly, the characteristics and interpretations of the “continuation ratio model” are presented. Again, the model is exemplary applied to variables of a dataset, while the focus is set to the interpretation of the model results. The results of both models are contrasted to results of ordinary logistic regression and discussed with respect of their differences.
Keywords: ordinal regression, proportional odds, continuation ratio
Zitat
@article{große schlarmann2014,
author = {große Schlarmann, Jörg and Galatsch, Michael},
title = {Regressionsmodelle für ordinale Zielvariablen},
journal = {GMS Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie},
number = {1},
pages = {1 - 9},
date = {2014},
url = {https://www.egms.de/static/en/journals/mibe/2014-10/mibe000154.shtml},
doi = {10.3205/mibe000154},
issn = {1860-9171},
langid = {de}
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