b'\n_START_ARTICLE_\nLogistische regressie\n_START_PARAGRAPH_\nIn de statistiek wordt logistische regressie gebruikt om een dichotome uitkomstvariabele te relateren aan een of meer variabelen. Logistische regressieanalyse kan gezien worden als de techniek die het meest bij lineaire regressie aansluit, en is hierbij tevens het alternatief voor lineaire regressie in het geval de gemeten variabele niet continu van aard is (metrisch of ratiomeetniveau)._NEWLINE_De analysetechniek heeft vaak een voorspellend karakter en wordt voornamelijk toegepast binnen de vakgebieden gezondheidswetenschappen, biologie, macro-economie, financi\xc3\xable economie, sociologie en de sociale psychologie.\n_START_SECTION_\nBasisprincipe\n_START_PARAGRAPH_\nLogistische regressie werkt met kansverhoudingen. De kansverhouding, die meestal met het Engelse woord \xe2\x80\x9codds\xe2\x80\x9d wordt aangeduid, is de verhouding tussen de fracties bij twee mogelijke uitkomsten. Als  de kans op de ene uitkomst is, dan is  de kans op de tweede uitkomst, en de odds voor de ene uitkomst: . De odds kan opgevat worden als een continue variabele die loopt van 0 tot oneindig._NEWLINE_Het principi\xc3\xable idee is de uitkomstvariabele dusdanig te modificeren dat lineaire regressie mogelijk is. De onafhankelijke variabelen in het model worden omgezet in kansverhoudingen ofwel oddsratio\'s. De verdeling is bij benadering logistisch. De onafhankelijke variabelen be\xc3\xafnvloeden de odds, echter in een niet lineair verband (zie logistische verdeling)._NEWLINE_In tegenstelling tot bij lineaire regressie gelden bij logistische regressie niet al te veel statistische voorwaarden. Zo hoeven er bijvoorbeeld geen aannames te worden gedaan over de verdeling van de uitkomstvariabele. De voorspellers (of verklarende variabelen) kunnen (net als bij lineaire regressie) zowel discreet als continu zijn\n_START_SECTION_\nToetsen\n_START_PARAGRAPH_\nBij logistische regressieanalyse worden verschillende toetsen toegepast of het model daadwerkelijk nuttig kan zijn, deze toetsen vallen onder de Engelse verzamelnaam "goodness of fit".\n_START_SECTION_\nSelectieprocedures onafhankelijke variabelen in model\n_START_PARAGRAPH_\nEr zijn twee manieren om de onafhankelijke variabelen in het model te selecteren. De eerste manier is door vooraf op basis van theoretische literatuur logisch te redeneren welke variabelen mogelijk invloed zouden kunnen hebben op de afhankelijke variabele. Dit is een deductieve methode. Bij deze methode is het doel verklaren. Men selecteert de onafhankelijke variabele op basis van de theoretische verwachtingen. Het is bij deze methode minder relevant of het een optimaal voorspellend model is, men wil alleen kijken wat de impact is van de onafhankelijke variabelen waarvan men op basis van de theorie verwacht dat zij van invloed zijn op de afhankelijke variabele. Bij deze methode is het belangrijk om covariabelen mee te nemen in het model, naast de controlevariabelen._NEWLINE_Een tweede manier is een inductieve manier waarbij men het softwareprogramma SPSS uit laat rekenen welke variabelen samen het best de variantie in de afhankelijke variabele voorspellen. Dit is een inductieve methode. Bij deze methode is het doel een optimaal voorspellend model cre\xc3\xabren waarmee men op basis van variantie in de onafhankelijke variabelen goed kan voorspellen of de afhankelijke variabele wel of niet plaatsvindt. Voor de inductieve methode met als doel voorspellen is het vereist dat men een ROC-curve weergeeft in het onderzoek, is het doel verklaren dan hoeft dit niet._NEWLINE_Het softwareprogramma SPSS biedt voor deze tweede methode verschillende stapmethoden of selectieprocedures. Dit zijn in werkelijkheid een reeks gesimuleerde testen die herhaald worden om de geschiktheid van het model te optimaliseren.\n_START_SECTION_\nVoorwaartse methode\n_START_PARAGRAPH_\nDe selectieprocedure start met een model zonder predictoren, vervolgens worden bij elke stap onafhankelijke variabelen toegevoegd om te kijken of het model wordt verbeterd. Wanneer er geen verbetering meer plaatsvindt, stopt de procedure.\n_START_SECTION_\nAchterwaartse methode\n_START_PARAGRAPH_\nHet model begint de simulatie op basis van de aannemelijkheidsratio  met alle mogelijke predictoren. Vervolgens worden predictoren verwijderd opdat het optimum ontstaat en de meest effectieve informatie overblijft._NEWLINE_Criteria bij de selectieprocedures kunnen worden gebaseerd op de waardes van de aannemelijkheidsratio (LR) of de waldtoets.\n_START_SECTION_\nCollineariteit\n_START_PARAGRAPH_\nWanneer de onafhankelijke variabelen sterk samenhangen, kunnen er foutieve resultaten ontstaan. Binnen de logistische regressie analyse worden geen opties gevonden collineariteit vast te stellen. Bij vermoeden van collineariteit wordt dan ook aangeraden analyse van meervoudige correlatie toe te passen en dan de multicollineariteitsstatistieken op te vragen. Men doet dan dus net alsof men de variabelen van de logistische regressie in een meervoudige correlatie kan toetsen.'