การถดถอยโลจิสติกและตัวแปรอิสระอันดับ

ฉันได้พบโพสต์นี้:

ใช่. สัมประสิทธิ์สะท้อนการเปลี่ยนแปลงของอัตราต่อรองสำหรับการเพิ่มขึ้นของการเปลี่ยนแปลงในตัวทำนายลำดับ ข้อมูลจำเพาะรุ่น (ทั่วไปมาก) นี้จะถือว่าผู้ทำนายมีผลกระทบเชิงเส้นในส่วนที่เพิ่มขึ้น ในการทดสอบสมมติฐานคุณสามารถเปรียบเทียบแบบจำลองที่คุณใช้ตัวแปรลำดับเป็นตัวทำนายเดียวกับแบบที่คุณไม่เห็นการตอบสนองและปฏิบัติต่อพวกมันเป็นตัวทำนายหลาย ๆ ตัว หากโมเดลหลังไม่ส่งผลให้มีขนาดพอดีดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากนั้นดำเนินการเพิ่มขึ้นแต่ละครั้งเนื่องจากการมีเอฟเฟกต์แบบเชิงเส้นนั้นสมเหตุสมผล

- @ dmk38 12 ธ.ค. 53 ที่ 5:21

คุณช่วยบอกฉันได้ไหมว่าจะหาสิ่งที่เผยแพร่ที่สนับสนุนการอ้างสิทธิ์นี้ได้ที่ไหน ฉันทำงานกับข้อมูลและฉันต้องการใช้ตัวแปรอิสระตามลำดับในการถดถอยโลจิสติก

ในฐานะที่เป็น @Scortchi บันทึกคุณยังสามารถใช้ชื่อพหุนาม orthogonal นี่คือการสาธิตอย่างรวดเร็วใน R:

set.seed(3406)
N      = 50
real.x = runif(N, 0, 10)
ord.x  = cut(real.x, breaks=c(0,2,4,6,8,10), labels=FALSE)
ord.x  = factor(ord.x, levels=1:5, ordered=TRUE)
lo.lin = -3 + .5*real.x
p.lin  = exp(lo.lin)/(1 + exp(lo.lin))
y.lin  = rbinom(N, 1, prob=p.lin)

mod.lin = glm(y.lin~ord.x, family=binomial)
summary(mod.lin)
# ...
# Coefficients:
#             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
# (Intercept)  0.05754    0.36635   0.157  0.87520   
# ord.x.L      2.94083    0.90304   3.257  0.00113 **
# ord.x.Q      0.94049    0.85724   1.097  0.27260   
# ord.x.C     -0.67049    0.77171  -0.869  0.38494   
# ord.x^4     -0.09155    0.73376  -0.125  0.90071   
# ...

หนังสือที่ดีเกี่ยวกับการถดถอยโลจิสติกจะมีสิ่งนี้แม้ว่าอาจจะไม่ได้อยู่ในคำเหล่านั้น ลองการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดของ Agresti สำหรับแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้มาก

นอกจากนี้ยังเป็นไปตามคำจำกัดความของการถดถอยโลจิสติก (หรือการถดถอยอื่น ๆ ) มีวิธีการบางอย่างที่ชัดเจนสำหรับตัวแปรอิสระลำดับ ตัวเลือกปกติจะถือว่าเป็นหมวดหมู่ (ซึ่งสูญเสียคำสั่ง) หรือต่อเนื่อง (ซึ่งทำให้สมมติฐานที่ระบุไว้ในสิ่งที่คุณยกมา) หากคุณปฏิบัติต่ออย่างต่อเนื่องโปรแกรมที่ทำการวิเคราะห์ไม่ทราบว่าเป็นลำดับ เช่นสมมติว่า IV ของคุณคือ "คุณชอบประธานาธิบดีโอบามามากแค่ไหน" และตัวเลือกคำตอบของคุณอยู่ในระดับ Likert ตั้งแต่ 1. "มาก" ถึง 5 "ไม่เลย" หากคุณถือว่าสิ่งนี้เป็นแบบต่อเนื่อง (จากมุมมองของโปรแกรม) คำตอบ "5" คือ 5 เท่าของคำตอบ "1" สิ่งนี้อาจจะใช่หรือไม่มีเหตุผลก็ได้