Skip to main content
Top

Tip

Swipe om te navigeren naar een ander hoofdstuk

2016 | OriginalPaper | Hoofdstuk

Multiple regressieanalyse: associatiemodellen en predictiemodellen

Auteur : Prof.dr. J.W.R. Twisk

Gepubliceerd in: Inleiding in de toegepaste biostatistiek

Uitgeverij: Bohn Stafleu van Loghum

share
DELEN

Deel dit onderdeel of sectie (kopieer de link)

  • Optie A:
    Klik op de rechtermuisknop op de link en selecteer de optie “linkadres kopiëren”
  • Optie B:
    Deel de link per e-mail

Samenvatting

In de voorgaande drie hoofdstukken zijn achtereenvolgens lineaire regressieanalyse, logistische regressieanalyse en Cox-regressieanalyse besproken. De keuze voor een techniek hing af van de vorm van de uitkomstvariabele: lineaire regressieanalyse werd gebruikt bij continue uitkomstvariabelen, logistische regressieanalyse werd gebruikt bij dichotome uitkomstvariabelen en Cox-regressieanalyse werd gebruikt bij ‘overlevingsdata’, dat wil zeggen de combinatie van een dichotome uitkomst en de tijd tot die uitkomst.
Voetnoten
1
SPSS kan dit automatisch doen door onder save het vakje probabilities aan te vinken.
 
Metagegevens
Titel
7 Multiple regressieanalyse: associatiemodellen en predictiemodellen
Auteur
Prof.dr. J.W.R. Twisk
Copyright
2016
Uitgeverij
Bohn Stafleu van Loghum
DOI
https://doi.org/10.1007/978-90-368-1534-5_7