Prävalenz von Depression:
- Daten (D): N = 200, 29 Personen sind depressiv z = 29
- Die Prävalenzrate θ theta ) ist unbekannt und soll geschätzt werden
- Likelihood Funktion : Plausibilität der verfügbaren Daten (D) bei unterschiedlichen Parametervorschlägen θ (Prävalenzrate)
- Für jeden Parametervorschlag ( Prävalenzrate, x Achse) erhält man einen Likelihoodwert (y Achse)
- --> Bild
- In diesem Fall ist es nicht notwendig die Likelihood Werte von mehreren Parameter Vorschlägen zu bestimmen
- Der Maximum Likelihood Vorschlag lässt sich einfach bestimmen 𝑧/𝑁= 29/200= 0.145
- Bei relativ einfachen Auswertungsmethoden (Prävalenzrate, t test etc.) muss die Likelihood Funktion nicht untersucht werden, weil die Lösung (Maximum Likelihood ) eindeutig ist
- Bei komplexen Methoden (z.B. Logistische Regression) müssen unterschiedliche Parametervorschläge ausprobiert werden