Bez kevorda

Multinomial logistik regressiyani ishga tushirish uchun siz -mlogit- buyrug'idan foydalanasiz.

Siz quyidagi kodni ko'rishingiz mumkin: buyruq sintaksisi mlogit, so'ngra natija o'zgaruvchisi va sizning kovaryatlaringiz, so'ngra vergul, so'ngra tayanch (#).

Bu misolda menda 4 darajali o'zgaruvchi, gipertenziya (htn) bor. Men mos yozuvlar toifasini yoki asosiy natijani normal BP bo'lishini xohlayman, bu htn = 0 ga to'g'ri keladi. Shunday qilib, kodimda base (0) dan foydalanaman.

* Tahlil savol:

* smeta gipertoniya bosqichi bilan diabet uyushmasi

jinsi va yoshi bo'yicha sozlash *

* sintaktik: mlogit , tayanch (#)

*variantlar bazasi (#) Stata -ga natija o'zgaruvchisining

* qaysi darajadagi mos yozuvlar bo'lishi kerakligini aytib berishga imkon beradi - biz uchun buni htn = 0 (normal) 200 -qatordan

tashqariga

o'rnatamiz.

mlogit htn diabet ayolning yoshi, bazasi (0)

Yuqorida mlogit buyrug'ini bajarishdan Stata chiqishi ko'rsatilgan.

Siz tepada htn = 0 uchun quti borligini ko'rishingiz mumkin, chunki biz buni asosiy natija sifatida o'rnatdik. Agar biz asosiy natijani htn = 2 deb belgilagan bo'lsak, bizda 0, 1 va 3 uchun kovaryatsion chiqim bo'ladi va 2 quti qaerda bo'lsa, (asosiy natija) bilan bo'sh bo'lar edi.

Har bir quti bitta natija darajasiga va asosiy natijaga nisbatan ushbu kovaryatning taxminiy jurnal koeffitsientiga mos keladi. Siz htn = 1 qaerda ekanligini ko'rishingiz mumkin, bu P (ko'tarilgan BP) va boshqalar P (Oddiy BP) (tabiiy jurnal shkalasida).

Tenglamalar

Odatda biz tenglamani faqat beta-0, beta-1, beta-2 va boshqalar bilan yozamiz, lekin natijaning bir necha darajalari bo'lgani uchun har bir koeffitsient X bilan belgilanadi, bu o'zgaruvchining darajasini ko'rsatadi (kulrang tenglama) ). Men uni har bir HTN darajasi uchun yozib qo'ydim.

Keling, buni oddiy qon bosimining ko'tarilishi bilan normalda qo'llaylik.

Eksponentatsiya qilish



*Eksponentlangan natijalarni oling;

mlogit htn qandli diabet ayol yoshi, tayanch (0)

mlogit, rrr

*Qandli diabetning yuqori qon bosimiga va normal qon bosimiga ta'siri 2 -bosqichli HTN va oddiy qon bosimiga o'xshashmi?

test [1] qandli diabet = [3] qandli diabet

Biz -mlogit, rrr- ni ishga tushirganimizda chiqish formati avvalgidek, lekin biz betalarni eksponentatsiyalashganmiz. Agar siz kalkulyatordan foydalansangiz va betalarni asl nusxada kengaytirsangiz, ular mos kelishini ko'rasiz.

Men RRRni kulrang qutidagi oddiy qon bosimi va boshqalar uchun tushuntirdim.

Agar natijalar darajasida bitta kovaryatning ta'siri bir xil bo'lsa, sizni qiziqtirishi mumkin. Masalan, qon bosimining ko'tarilishi va normal bosimning 2 -bosqichiga, gipertenziyaning odatdagi bosimiga qaraganda, diabetning ta'siri farq qiladimi?

Biz test buyrug'idan foydalanishimiz va [] ning natija darajasini ko'rsatishimiz mumkin.

Qiymatlar bir -biriga teng ekanligi to'g'risida test bayonotini yozib, biz ular teng yoki ularning farqi nolga teng degan gipotezani sinovdan o'tkazamiz. Prob>chi2 bizga ko'proq chi2 qiymatini kuzatish ehtimolini beradi va bu erda p -0.16 qiymati biz bu safar nolni rad etmasligimizni ko'rsatadi ->diabetning yuqori qon bosimi va normal qon bosimiga nisbatan ta'siri 2 HTN va oddiy BP shunga o'xshash.

Marginal ehtimolliklar

Agar siz diabetga chalinganlar uchun har bir natijaning taxmin qilingan ehtimolini taxmin qilmoqchi bo'lsangiz, marjlar buyrug'idan foydalanishingiz mumkin. Har bir natija darajasi uchun marjlar buyrug'ini bajarasiz. Sizning qiziqish faktoringiz o'zgaruvchisi (misolda qandli diabet) regressda omil o'zgaruvchisi sifatida ishlatilganligiga ishonch hosil qiling (ya'ni. O'zgaruvchan). Odatda buni ikkilik natijalar bilan qilishning hojati yo'q, shuning uchun sizda bo'lmasligi mumkin. O'zingizning regressiyangizni i.variable bilan qayta ishga tushiring (buni "jimgina" ham qilishingiz mumkin) va keyin chegaralarni ishga tushiring. E'tibor bering, agar siz kovaryatlaringizni har doim omil o'zgaruvchilari (ikkilik yoki toifali) sifatida ishlatmoqchi bo'lsangiz, buni qilishingiz mumkin. Ikkilik o'zgaruvchi uchun u sizga 0-1 o'zgaruvchisi uchun 1. o'zgaruvchini beradi, yoki siz Stataga ib1.variable bilan mos yozuvlar bo'lishini aytishingiz mumkin.

Marjlar buyrug'i bilan siz har bir kovaryatni ayolga = 1 darajaga qo'yishingiz mumkin (bu erda o'rtacha jinsiy aloqa qismi ko'p narsani anglatmaydi) yoki siz atamalarni bashorat qilishingiz mumkin (bu yosh uchun foydali).