Was ist das beste Vorgehen, wenn man bei einer multiplen logistischen Regression mehrere sehr schief verteilte kontinuierliche Prädiktoren hat? Soll ich einfach die Ausreisser/Extremwerte entfernen oder gleich die ganzen Variablen logarithmieren?
Das beste Vorgehen ist testen. Am besten über eine Kreuzvalidierung.
Mal ist das eine Vorgehen zielführender, mal das andere. Das hängt natürlich auch stark von der Natur der Daten ab, die verwendet werden. Sind die Ausreißer echt, hat die Stärke der Ausreißer ggf. sogar eine Bedeutung hinsichtlich des untersuchten Zusammenhangs, oder handelt es sich vlt. auch einfach nur um Tipp- oder Formatfehler?
Eine Alternative wäre Binning. Die eine Prädiktor-Variable einfach in mehrere binäre Klassen-Variablen verwandeln. Das hat den Vorteil, dass die Ausreißer als Information nicht wegfallen, sie aber gleichzeitig das Ergebnis nicht überproportional beeinflussen.