Definicja

Regresja porządkowa

Inne nazwy: regresja logistyczna porządkowa. Klasyczny wariant: model proporcjonalnych szans. Kategoria: modele statystyczne.

Regresja porządkowa wykorzystuje kolejność kategorii wyniku bez zakładania równych odstępów między nimi. W modelu kumulacyjnego logitu porównuje się skumulowane szanse znalezienia się po jednej stronie kolejnych progów skali.

Proporcjonalne szanse. Klasyczny model zakłada wspólny współczynnik predyktora dla wszystkich podziałów wyniku wyznaczonych przez progi. Po potęgowaniu współczynnika otrzymujesz wspólny OR, którego kierunek zależy od przyjętego kodowania i znaku logitu. Założenie trzeba ocenić merytorycznie i diagnostycznie, a nie tylko pojedynczym testem. Przy znaczącym naruszeniu można rozważyć model częściowo proporcjonalnych szans, inny model dla danych porządkowych albo model wielomianowy, zależnie od pytania i danych.

Częsty błąd. Interpretowanie wspólnego OR mimo przeciwnych lub wyraźnie różnych efektów przy kolejnych progach. W takiej sytuacji jedna liczba może ukrywać istotny wzorzec kategorii.

Przykład syntetyczny. Dla trzech uporządkowanych kategorii współczynnik X wyniósł 2,2740, a wspólny OR = 9,718, 95% CI [4,057; 23,278]. Przewidywane prawdopodobieństwa kategorii dla x = 2 wyniosły [0,200; 0,775; 0,025], a dla x = 3 [0,025; 0,775; 0,200]. Te liczby ilustrują model, a nie potwierdzają spełnienia proporcjonalnych szans w badaniu.

Jak to zapisać w pracy. Dopasowano model kumulacyjnego logitu z proporcjonalnymi szansami. Dla X wspólny iloraz szans wyniósł OR = 9,72, 95% CI [4,06; 23,28]; podano kolejność kategorii, kierunek logitu, ocenę założenia oraz przewidywane prawdopodobieństwa kategorii.

Dane i wyniki są syntetyczne; odtwarza je docs/dane/przyklady-slownik-g07a.py.

Powiązane hasła: przedział ufności, Wielkość efektu, niezależność obserwacji, format długi i szeroki

Jeśli skala ma kilka uporządkowanych kategorii, Wyceń projekt.