Multinomial, ordinal and stereotype logistic regression - an introduction to the regression analysis of categorial outcome variables

For about three decades now a number of suitable regression models for categorical outcome variables have been described in the literature. These are also available as analysis tools in statistical software packages. This overview presents some of the models which are suitable for medicine and health sciences. The lesser-known stereotypical model in particular is emphasized since the ordinal and the multinomial models have been in use for some time.The article is aimed at statistics users: It covers types of categorical data, models and their implementation in statistical software. Estimation and inference theory is omitted. It demonstrates, firstly, model selection depending on the order structure of the outcome variables and, secondly, appropriate interpretation of the model parameters. This is illustrated by one example each for the multinomial and the stereotypical model. Notes to use the software are included.Seit rund drei Jahrzehnten gibt es in der Literatur eine Reihe geeigneter Regressionsmodelle zur Analyse kategorialer Outcome-Variablen. Diese sind inzwischen in den großen Statistik-Softwarepaketen implementiert. Diese Übersicht soll einige für Medizin und Gesundheitswissenschaften geeignete Modelle darstellen, wobei das Schwergewicht auf den weniger bekannten stereotypen Modellen liegt. Die ordinalen und die multinomialen Modelle sind seit längerem in Gebrauch.Der Artikel richtet sich an Anwender. Er beschreibt die Typen von kategorialen Daten, Modellen und deren Implementierungen, auf Schätz- und Inferenztheorie wird verzichtet. Es wird gezeigt, wie in Abhängigkeit von der Ordnungsstruktur der Zielvariablen Modelle ausgewählt und wie die Modellparameter interpretiert werden können. Dies wird durch je ein Beispiel zum multinomialen und zum stereotypen Modell illustriert, Erläuterungen zum Umgang mit der Software sind eingeschlossen