วิธีจัดการกับตัวแปรเด็ดขาดลำดับเป็นตัวแปรอิสระ

ฉันใช้โมเดล logit ตัวแปรตามของฉันคือไบนารี 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poorแต่ฉันมีตัวแปรอิสระซึ่งเป็นเด็ดขาดและมีการตอบ: ดังนั้นมันจึงเป็นอันดับ ("เด็ดขาดเชิงปริมาณ") ฉันไม่แน่ใจว่าจะจัดการกับสิ่งนี้อย่างไรในแบบจำลอง gretlฉันใช้

[หมายเหตุจาก @ttnphns: แม้ว่าคำถามจะบอกว่าตัวแบบนั้นเป็น logit (เนื่องจากการพึ่งพานั้นจัดอยู่ในหมวดหมู่) แต่ประเด็นสำคัญ - ตัวแปรอิสระลำดับ- มีความเหมือนกัน ดังนั้นคำถามก็มีความเกี่ยวข้องเท่าเทียมกันกับการพูดการถดถอยเชิงเส้นเช่นกันเช่นเดียวกับการถดถอยแบบโลจิสติกหรือแบบจำลองการบันทึกอื่น ๆ ]

ปัญหาของตัวแปรอิสระอันดับที่ว่าเนื่องจากตามคำจำกัดความช่วงเวลาที่แท้จริงระหว่างระดับของมันไม่เป็นที่รู้จักไม่มีความสัมพันธ์ของประเภทที่เหมาะสม - นอกเหนือจากร่ม "monotonic" - สามารถสันนิษฐาน apriori เราต้องทำอะไรบางอย่างเกี่ยวกับมันเช่น - เพื่อ "คัดกรองหรือรวมตัวแปร" หรือ "ชอบสิ่งที่เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด"

หากคุณยืนยันในการรักษาคะแนน likert ของคุณ IV เป็นลำดับ (แทนช่วงเวลาหรือเล็กน้อย) ฉันมีทางเลือกให้คุณ

1. ใช้ความแตกต่างพหุนาม Ie เช่นตัวทำนายแต่ละตัวที่ใช้ในแบบจำลองไม่เพียง แต่ป้อนเข้าแบบเชิงเส้น แต่ยังมีกำลังสองและแบบสองมิติ ดังนั้นไม่เพียง แต่เป็นเส้นตรง แต่สามารถสร้างเอฟเฟ็กต์โมโนโทนได้ทั่วไป (เอฟเฟ็กต์เชิงเส้นตรงกับตัวทำนายที่เก็บไว้เป็นสเกล / ช่วงเวลา นอกจากนี้ยังสามารถป้อนข้อมูลจำลองของตัวทำนายแต่ละตัวได้เช่นกันซึ่งจะทดสอบผลกระทบเล็กน้อย / ค่าแฟกทอเรียล ในตอนท้ายของทั้งหมดนั้นคุณรู้ว่าตัวทำนายของคุณทำหน้าที่เป็นตัวประกอบเท่าใดเชิงเส้น covariate และเท่าไหร่ covariate ไม่เชิงเส้น ตัวเลือกนี้ทำได้ง่ายในเกือบทุกการถดถอย (โมเดลเชิงเส้นลอจิสติกและเส้นตรงทั่วไปอื่น ๆ ) มันจะใช้df s ดังนั้นขนาดตัวอย่างควรมีขนาดใหญ่พอ
2. ใช้การปรับขนาดที่เหมาะสมถดถอย วิธีการนี้จะแปลงตัวทำนายลำดับแบบ monotonically เป็นช่วงเวลาหนึ่งเพื่อเพิ่มผลเชิงเส้นสูงสุดให้กับตัวทำนายและ CATREG (เด็ดขาดถดถอย) เป็นการดำเนินการตามความคิดนี้ใน SPSS ปัญหาหนึ่งของกรณีเฉพาะของคุณคือคุณต้องการโลจิสติกไม่ใช่การถดถอยเชิงเส้น แต่ CATREG ไม่ใช่โมเดล logit ฉันคิดว่าอุปสรรคนี้ค่อนข้างน้อยเนื่องจากการทำนายของคุณเป็นเพียง 2 หมวดหมู่ (ไบนารี): ฉันหมายความว่าคุณยังคงทำ CATREG เพื่อการปรับขนาดที่เหมาะสมจากนั้นทำการถดถอยโลจิสติกขั้นสุดท้าย
3. โปรดทราบว่าในกรณีง่าย ๆ ของสเกลหนึ่งหรือลำดับ DV และหนึ่งทดสอบIV Jonckheere-Terpstraอันดับหนึ่งอาจเป็นการวิเคราะห์ที่สมเหตุสมผลแทนการถดถอย

อาจมีข้อเสนอแนะอื่น ๆ เช่นกัน สามข้อข้างต้นเป็นสิ่งที่อยู่ในใจของฉันเพียงแค่อ่านคำถามของคุณทันที

ผมขอแนะนำให้คุณไปเยี่ยมชมหัวข้อเหล่านี้: การเชื่อมโยงระหว่างชื่อและขนาดหรือลำดับ ; การเชื่อมโยงระหว่างลำดับและขนาด พวกเขาอาจมีประโยชน์แม้ว่าพวกเขาจะไม่เกี่ยวกับการถดถอยแบบพิเศษ

แต่หัวข้อเหล่านี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการถดถอยโลจิสติกโดยเฉพาะอย่างยิ่ง: คุณต้องดูภายใน: หนึ่ง , สอง , สาม , สี่ , ห้า

เพียงเพื่อเพิ่มไปยังคำตอบที่ยอดเยี่ยมอื่น ๆ : วิธีการที่ทันสมัยในการจัดการมันอาจจะผ่านรูปแบบการเติมซึ่งเป็นตัวแทนของตัวแปรอิสระลำดับผ่านทางโค้ง หากคุณค่อนข้างแน่ใจว่าเอฟเฟกต์ของตัวแปรเป็นเสียงโมโนคุณสามารถ จำกัด เสียงเดียวได้ (สำหรับตัวอย่างของเส้นโค้งโมโนโทนที่ใช้งานอยู่ให้ดูที่การค้นหาฟังก์ชันเพื่อให้พอดีกับเส้นโค้งที่มีลักษณะคล้าย sigmoid )

ใน R ถ้าคุณทำให้ตัวทำนายลำดับเป็น "ปัจจัยที่สั่ง" (เช่นโค้ดord <- factor(sample(1:5,20,replace=TRUE),ordered=TRUE) ) จากนั้นในโมเดลเชิงเส้นมันจะแสดงผ่านพหุนามแบบฉากมุมฉาก

$k-1$$k$