Einfluss komplexitätsbezogener Faktoren auf Innovation. Eine ... - AFA

Master-Thesis, Mayrhofer (2013)
Wenn also die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses ,
( ) ist und Gegenwahrscheinlichkeit, also das Nicht-Eintreten des
Ereignisses , ( ) ist, erhalten wir formal bei der Division
der Wahrscheinlichkeiten die Odds (1.1):
( )
( )
( ( )) ( )
( )
Werden die Odds logarithmiert, erhalten wir das Logit (1.2):
( ) ( ( )) ( )
( )
40
(1.1)
( )
Dieses Logit kann nun in eine multivariate Regressionsgleichung eingesetzt
werden und wir erhalten (1.3):
( ( )
( ) )
Auflösen nach ( ) ergibt (1.4):
mit
und der Umformung:
( )
( ) ( )
wobei in der Literatur als Effekt-Koeffizient bezeichnet wird [116] . Dieser spielt
bei der Interpretation der Ergebnisse der Logit-Regression eine erhebliche Rolle.
[116] Vgl. z.B. Diaz-Bone/Künemund, 2003: 8
(1.2)
(1.3)
(1.4)
(1.5)