Einleitung In dieser Sitzung wollen wir dichotome abhängige Variablen mit der logistischen Regression (vgl. bspw. Eid, Gollwitzer & Schmitt, 2017, Kapitel 22 und Pituch und Stevens, 2016, Kapitel 11) analysieren. Diese Daten sind dahingehend speziell, dass die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen hat, welche in der Regel mit \(0\) und \(1\) kodiert werden. Dies führt dazu, dass der Wertebereich der abhängigen Variable so gut wie gar nicht durch die Vorhersage innerhalb einer normalen Regressionsanalyse “getroffen” wird, die Residuen nicht länger unabhängig von der Ausprägung der abhängigen Variablen sind und auch die Normalverteilungsannahme der Residuen verletzt ist.