Buyurtma qilingan Logistik regressiya | SPSS izohli chiqishi

Ushbu sahifada natijalarni tushuntirib beradigan izohlar bilan buyurtma qilingan logistik regressiya tahlilining namunasi ko'rsatilgan. Hsb2 ma'lumotlari fan, matematika, o'qish va ijtimoiy fanlarni o'z ichiga olgan turli xil testlarda ballari bo'lgan 200 nafar o'rta maktab o'quvchilari to'g'risida to'plandi. Ushbu tahlil natijalari o'lchovi ijtimoiy-iqtisodiy holat ( ses) - past, o'rta va yuqori va mustaqil o'zgaruvchilar yoki bashorat qiluvchilarga fan testlari ballari ( fan), ijtimoiy fan testlari ballari ( socst) va jins ( ayollar) kiradi. Bizning javob o'zgaruvchimiz, ses, sesholatining darajasi tabiiy tartibga ega (pastdan balandgacha), ammo qo'shni darajalar orasidagi masofalar noma'lum , degan taxmin asosida tartibli hisoblanadi .

Ishni ko'rib chiqishning qisqacha mazmuni

a. N-N birinchi ustundan tavsifga mos keladigan kuzatuvlar sonini beradi. Masalan, birinchi uchta qadriyatlar bir xabar talabalar uchun kuzatuvlar soni ber SES, o'z navbatida, past, o'rta yoki yuqori qiymatini.

b. Marginal foiz -marginal foiz natija o'zgaruvchilar guruhlarining har birida aniq kuzatuvlar ulushini ro'yxatlaydi. Buni har bir guruh uchun N ni "Valid" ga N ga bo'lish orqali hisoblash mumkin. Haqiqiy ma'lumotlarga ega bo'lgan 200 ta sub'ektning 47 tasi past ovozlitoifalarga kiritilgan . Shunday qilib, ushbu guruh uchun marginal foiz (47/200) * 100 = 23,5% ni tashkil qiladi.

v. ses- bu regressiyada natijaning o'zgaruvchisi sesbo'lib, unda sub'ektning ijtimoiy-iqtisodiy holati uchun raqamli kod mavjud. Ma'lumotlar uch darajasini o'z ichiga oladi kichik tadbirkorlik sub'ektlarining.

d . Valid -Bu natijalar o'zgaruvchisi va barcha taxminiy o'zgaruvchilar yo'qolmagan ma'lumotlar to'plamidagi kuzatuvlar sonini ko'rsatadi.

e. Yo'qotilgan -bu ma'lumotlar to'plamidagi kuzatuvlar sonini ko'rsatadi, natijada natijalar o'zgaruvchisi yoki taxminiy o'zgaruvchilarning har qandayida ma'lumotlar yo'qoladi.

f . Total- Bu ma'lumotlar to'plamidagi kuzatuvlarning umumiy sonini - ma'lumotlar etishmayotgan kuzatuvlar sonining yig'indisi va haqiqiy ma'lumotlar bilan o'tkazilgan kuzatuvlar sonini bildiradi.

Modelni o'rnatish

g. Model- Bu modelga mos keladigan model parametrlarini bildiradi. "Faqatgina Intercept" har qanday taxminiy o'zgaruvchini boshqarmaydigan va natijaning o'zgaruvchisini bashorat qilish uchun shunchaki mos keladigan modelni tavsiflaydi. "Yakuniy" natija qayd etish ehtimolini maksimal darajaga ko'taradigan takrorlanadigan jarayon yordamida koeffitsienti baholangan belgilangan taxminiy o'zgaruvchilarni o'z ichiga olgan modelni tavsiflaydi. O'zgaruvchan o'zgaruvchilarni kiritish va natijalarni qayd etish ehtimolini maksimal darajaga ko'tarish orqali "Faqatgina Intercept" modeli bo'yicha "Final" modeli yaxshilanishi kerak. Buni modellar bilan bog'liq bo'lgan -2 (Log Likelihood) qiymatlaridagi farqlardan ko'rish mumkin.

h. -2 (log likelihood)- bu nol model va o'rnatilgan "yakuniy" modelning -2 natijalari va jurnalga kirish ehtimoli. Modelning ehtimoli, modeldagi barcha taxmin qilingan regressiya koeffitsientlari bir vaqtning o'zida nolga tengligini tekshirish uchun ishlatiladi.

men. Chi-Square- Bu Chi-Square testining ehtimoli nisbati (LR). Bashoratchilarning regressiya koeffitsientining kamida bittasi modeldagi nolga teng emasligini tekshiradi. LR Chi-Square statistikasini -2 * L (null model) - (-2 * L (o'rnatilgan model)) = 365.736 - 334.176 = 31.560 bo'yicha hisoblash mumkin, bu erda L (null model)faqat log bilan Modeldagi javob o'zgaruvchisi (Iteration 0) va L (o'rnatilgan model)- bu barcha parametrlar bilan yakuniy iteratsiyadan (modelni birlashtirgan holda) jurnal ehtimoli.

j. df- Bu LR Chi-Sqare statistikasini sinash uchun ishlatiladigan Chi-Square taqsimotining erkinlik darajasini ko'rsatadi va modeldagi prediktorlar soni bilan belgilanadi.

k. Sig.- Bu LR testining statistikasini nol gipotezada kuzatilganidan haddan tashqari yoki undan ko'prog'iga erishish ehtimoli; nol gipoteza shundaki, modeldagi barcha regressiya koeffitsientlari nolga teng. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bu xi-kvadrat statistikani olish ehtimoli (31.56), agar oldindan taxmin qiluvchi o'zgaruvchilarning ta'siri bo'lmasa. Ushbu p qiymati belgilangan alfa darajasi bilan taqqoslanadi, biz I tipidagi xatoni qabul qilishga tayyorligimiz, bu odatda 0,05 yoki 0,01 ga o'rnatiladi. LR testining

Pseudo R-kvadratchalar

l. Pseudo R-Square- Bu uchta soxta R-kvadrat qiymatlar. Logistik regressiya OLS regressiyasida topilgan R kvadratiga teng kelmaydi; ammo, ko'p odamlar biri bilan kelishishga harakat qildilar. Qarama-qarshi xulosalar berishi mumkin bo'lgan soxta R kvadratik statistikasi juda ko'p. Ushbu "psevdo" R-kvadrat qiymatlari OLS regressiyasidan standart R-kvadrat qiymatlari bilan bir xil talqinni keltirib chiqarmaganligi sababli (predikatorlar tomonidan izohlangan javob o'zgaruvchisi uchun dispersiya nisbati), ularni juda ehtiyotkorlik bilan izohlashni taklif qilamiz.

Parametrlarni baholash

m. Eshik- bu tartiblangan logistik regressiyadagi javob o'zgaruvchisini aks ettiradi. [Ses = 1.00] uchun chegara bahosi - bu past va o'rta seso'rtasidagi chegara qiymati va [ses = 2.00] uchun chegara bahosi, o'rta va yuqori seslarorasidagi chegara qiymatini anglatadi .

Uchun [yuritayotgan kichik tadbirkorlik = 1.00]Bu kam farqlash uchun foydalaniladi maxfiy o'zgaruvchilar taxmin cutpoint bo'lib Ovozo'rta va yuqori kichik tadbirkorlikbashoratchi o'zgaruvchilar qiymatlari nolga muhokama bo'lsa. Kam bizning tug'dirdi asosiy maxfiy o'zgaruvchilar 2.755 yoki bir qiymati bor edi mavzular SESpast o'zgaruvchining tasniflanadi bo'ladi SESular (o'zgaruvchan erkak edi bu ayolnol da baholanadi, uning qiymati mos yozuvlar) va nol edi fanniva socsttest ballar.

[ses = 2.00] -Bu taxminiy o'zgaruvchilar qiymatlari nolga baholanganda past va o'rta seslarniyuqori seslardanfarqlash uchun foydalaniladigan yashirin o'zgaruvchining taxminiy kesimi . Bizning tug'dirdi asosiy maxfiy o'zgaruvchilar 5.105 yoki undan bir qiymati bor edi mavzular SESyuqori deb o'zgaruvchining tasniflanadi bo'ladi SESular erkak va nol edi bu fanniva socstsinov ball. Yashirin o'zgaruvchining asosiy qiymati 2.755 va 5.105 gacha bo'lgan mavzular o'rta sessifatida tasniflanadi .

n. Taxminiy- Bu tartiblangan log-koeffitsientlar (logit) regressiya koeffitsientlari. Tartiblangan logit koeffitsientining standart talqini shundan iboratki, bashorat qiluvchining bir birlik o'sishi uchun javob o'zgaruvchisi darajasi tartiblangan log-koeffitsientlar o'lchovidagi tegishli regressiya koeffitsienti bilan o'zgarishi kutilmoqda, modeldagi boshqa o'zgaruvchilar esa doimiy ravishda saqlanadi. Buyurtma qilingan logit taxminlarini talqini yordamchi parametrlarga bog'liq emas; yordam parametrlari javob o'zgaruvchisining qo'shni darajalarini farqlash uchun ishlatiladi. Biroq, buyurtma qilingan logit modeli natija o'zgaruvchisining barcha darajalari bo'yicha bitta tenglamani baholaganligi sababli, bizning bitta tenglama modelimiz haqiqiymi yoki yanada moslashuvchan model kerak bo'ladimi, tashvish tug'diradi. Bashorat qiluvchilarning koeffitsientlari taxminiy ko'rsatkichni aniqlash orqali hisoblanishi mumkin.

fan- Bu modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turadigan bo'lsa, kutilgan sesdarajasida fanbalining bir birlik o'sishi uchun buyurtma qilingan log-odds taxminidir. Agar mavzu o'z ilmiynatijalarini bir pog'onaga oshirishi kerak bo'lsa, uning yuqori sestoifasida bo'lish tartibidagi ko'rsatkichlari 0,03 ga oshadi, modeldagi boshqa o'zgaruvchilar esa doimiy ravishda saqlanadi.

socst- Bu modeldagiboshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turadigan bo'lsa, kutilgan sesdarajasida sotsstbalining bir birlik oshishi uchun tartiblangan log-stavkalar taxminidir. Socsttest ballarining bir birlik o'sishi, modeldagiboshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turganda, yuqori sestoifasida bo'lish tartiblangan log-stavkalari 0,053 birlikka ko'payishiga olib keladi .

urg'ochi- Bu modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib qolinishinihisobga olgan holda, kutilgan seslardaurg'ochilarni erkaklar bilan taqqoslash bo'yicha tartiblangan taxminiy taxmin . Yuqori sestoifasida bo'lgan ayollar uchun buyurtma qilingan logit modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanganda erkaklarga qaraganda -0.4824 ga kam.

o. Std. Xato- bu individual regressiya koeffitsientlarining standart xatolari. Ular Wald testi statistikasini hisoblashda ham, yuqori p pda ham, regressiya koeffitsientining ishonch oralig'ida, r yuqori rostida ham qo'llaniladi.

p. Wald- Bu taxmin 0 ga teng bo'lgan nol gipotezani sinovdan o'tkazadigan Wald xi-kvadrat testi.

q. DF- bu koeffitsientlarning har bir sinovi uchun erkinlik darajalari. Modelda taxmin qilingan har bir taxmin(parametr) uchun bitta DFtalab qilinadi va DFChi-Kvadrat taqsimotini belgilaydi, agar bu modelda boshqa o'zgaruvchilar mavjud bo'lsa, individual regressiya koeffitsienti nolga teng.

r. Sig.- Bu koeffitsientlarning p-qiymatlari yoki ma'lum bir model doirasida, bashorat qiluvchilarning qolgan qismi modelda ekanligi sababli, ma'lum bir taxmin qiluvchining regressiya koeffitsienti nolga teng bo'lishi haqidagi gipoteza. Ular bashoratchilarning Waldtest statistikasiga asoslanib, uni taxminiy taxmin kvadratini uning standart xato kvadratiga bo'lish orqali hisoblash mumkin. Voldtestining statistikasi nol gipotezada kuzatilganidan ancha yuqori yoki undan yuqori bo'lishi ehtimoli p qiymati bilan belgilanadi va bu erda keltirilgan. Ayol ayoluchun Wald testining statistikasiu bilan bog'liq p-qiymati 0,083 bo'lgan 3.000 ga teng. Agar biz alfa darajamizni 0,05 ga o'rnatgan bo'lsak, biz bo'sh gipotezani rad etolmaymiz va xulosa chiqaramizki, ayoluchun regressiya koeffitsienti statistik jihatdan noldan farq qiladi, chunki sesberilgan socstva fanmodelda. Bashorat qiluvchi fanuchun Wald test statistikasi 3.584 ga teng p qiymati 0.058 ga teng. Agar biz alfa darajamizni 0,05 ga qo'ysak, biz bo'sh gipotezani rad etolmaymizva fanuchun regressiya koeffitsienti statistik jihatdan noldan farqli ravishda topilgan sesberilgan socstvaayollarmodelda. Bashorat qiluvchi sosstuchun Wald testi statistikasi 12.777ga teng p qiymati socsttaxmin noldan statistik farq bo'lishi qildi Ovozdeb berilgan fanva ayolmodeli mavjud. Ayolkabi dixotomik o'zgaruvchining talqini doimiy o'zgaruvchiga teng keladi: erkaklar va urg'ochilar o'rtasida sesholatida kuzatilgan farq 0,05 darajasida socstniboshqarishda statistik ahamiyatga ega emasva fan(p = 0,083).