Đọc và chẩn đoán kết quả hồi quy logit thứ tự

Kết quả mô hình một phương trình trên có thể được trình bày dưới dạng tường minh 2 phương trình như sau:

------------------------------------------------------------------------------
         ses |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
low          |
    academic |   .9299305   .2745004     3.39   0.001     .3919197    1.467941
       _cons |   .7643187   .2042487                      .3639987    1.164639     
-------------+----------------------------------------------------------------
middle       |
    academic |   .9299305   .2745004     3.39   0.001     .3919197    1.467941
       _cons |  1.414609    .225507                       .9726238    1.856595
------------------------------------------------------------------------------

Ghi chú: Chúng ta có thể kiểm tra giả định tỉ lệ khả dĩ thông qua các lệnh như omodel (ssc install omodel), brant (trong gói spostado, sử dụng findit spostado để tìm), oparallel (ssc install oparallel) sẽ được trình bày bên dưới.

2. Giải thích kết quả hồi quy logit thứ tự

Giải thích kết quả của mô hình hồi quy logit thứ tự cũng tương tự như mô hình hồi quy logit, tuy nhiên, có sự khác nhau đôi chút ở phần ý nghĩa hệ số ước lượng và các điểm tới hạn (cutoff)

Ta biết các giá trị tới hạn được tính tại giá trị zero của các biến giải thích. Nếu giá trị dự báo nhỏ hơn tới hạn 1 (cutoff1) thì nó rơi vào vùng ứng với giá trị nhỏ nhất của ses (ở đây là giá trị 1 ứng với low); nếu giá trị dự báo rơi vào khoảng (cutoff 1; cutoff2) thì nó ứng với giá trị middle và nếu lớn hơn giá trị tới hạn 2 (cutoff2) thì nó ứng với high. Trong trường hợp biến phụ thuộc có nhiều mức thì việc giải thích các điểm cutoff này sẽ cồng kềnh hơn.