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Standardisierte Koeffizienten in der logistischen Regressionsanalyse haben den gleichen Nutzen wie standardisierte Koeffizienten in der linearen Regressionsanalyse. Obwohl es keinen Konsens über den besten Weg zur Konstruktion standardisierter logistischer Regressionskoeffizienten gab, gibt es mittlerweile ausreichende Hinweise, um einen einzigen besten Ansatz zur Konstruktion eines standardisierten logistischen Regressionskoeffizienten vorzuschlagen, der auf die gleiche Weise über ein breites Spektrum von Problemen hinweg verwendet werden kann wie der standardisierte Koeffizient der linearen Regression und außerdem die Eignung anderer Ansätze für begrenzte Zwecke anzudeuten. Dieser Artikel überprüft den Wissensstand bezüglich der Verwendung standardisierter Koeffizienten im Allgemeinen und standardisierter logistischer Regressionskoeffizienten im Besonderen und gibt spezifische Empfehlungen, wie man standardisierte logistische Regressionskoeffizienten am besten nutzen (und Missbrauch vermeiden) kann.
Scott Menard (Mi,) untersuchte diese Frage.