Đọc và chẩn đoán kết quả hồi quy logit thứ tự
Chúng ta sẽ giải thích ngắn gọn kết quả các điểm tới hạn trong hồi quy logit thứ tự thông qua ví dụ về mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc dạng thứ tự (biến điều kiện kinh tế, ses, nhận giá trị 1 – low, 2 – medium và 3 – high) như sau:
. tabulate ses ses | Freq. Percent Cum. ------------+----------------------------------- low | 47 23.50 23.50 middle | 95 47.50 71.00 high | 58 29.00 100.00 ------------+----------------------------------- Total | 200 100.00
. ologit ses academic Iteration 0: log likelihood = -210.58254 Iteration 1: log likelihood = -204.70112 Iteration 2: log likelihood = -204.66505 Iteration 3: log likelihood = -204.66504 Ordered logistic regression Number of obs = 200 LR chi2(1) = 11.83 Prob > chi2 = 0.0006 Log likelihood = -204.66504 Pseudo R2 = 0.0281 ------------------------------------------------------------------------------ ses | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- academic | .9299305 .2745004 3.39 0.001 .3919197 1.467941 -------------+---------------------------------------------------------------- /cut1 | -.7643187 .2042487 -1.164639 -.3639987 /cut2 | 1.414609 .225507 .9726238 1.856595 ------------------------------------------------------------------------------
Định dạng của các kết quả này có thể có vẻ đôi chút khó hiểu, chẳng hạn kết quả hồi quy logit là một mô hình đa phương trình. Trong ví dụ này, có hai phương trình có cùng một hệ số ước lượng. Kết quả này được thực hiện dựa trên giả định quan trọng của hồi quy logit thứ tự đó là giả định về tỷ lệ khả dĩ (proportional odds assumption). Những mô hình hồi quy logit khác không dựa trên giả định tỉ lệ khả dĩ sẽ có các phương trình riêng rẽ với các hệ số độ dốc, hằng số cắt khác nhau ở mỗi phương trình. Giả sử, biến phụ thuộc dạng danh mục với k bậc thì sẽ có k-1 phương trình khác nhau.
Trong ví dụ trên, kết quả được định dạng giống như mô hình một phương trình duy nhất. Tuy nhiên, trên thực tế, đây là một mô hình hai phương trình vì biến ses có ba cấp độ. Trong hồi quy logit thứ tự, Stata thiết lập hằng số bằng 0 và ước lượng các điểm tới hạn riêng rẽ cho mỗi mức của biến phụ thuộc. Các chương trình khác có thể tham số hóa các mô hình theo cách khác nhau, chẳng hạn ước lượng hằng số và thiết lập điểm tới hạn đầu tiên bằng 0.