Đọc và chẩn đoán kết quả hồi quy logit thứ tự

Ý nghĩa của các hệ số trong bảng kết quả hồi quy logit thứ tự có thể được diễn giải đơn giản như sau:

. ologit ses science socst female

Iteration 0:   log likelihood = -210.58254  
Iteration 1:   log likelihood = -195.01878  
Iteration 2:   log likelihood = -194.80294  
Iteration 3:   log likelihood = -194.80235  
Iteration 4:   log likelihood = -194.80235  

Ordered logistic regression                       Number of obs   =        200
                                                  LR chi2(3)      =      31.56
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood = -194.80235                       Pseudo R2       =     0.0749

------------------------------------------------------------------------------
         ses |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
     science |   .0300201   .0165862     1.81   0.070    -.0024882    .0625284
       socst |   .0531819   .0152711     3.48   0.000     .0232512    .0831127
      female |  -.4823977   .2796945    -1.72   0.085    -1.030589    .0657934
-------------+----------------------------------------------------------------
       /cut1 |   2.754675   .8694831                      1.050519     4.45883
       /cut2 |    5.10548   .9295422                      3.283611     6.92735
------------------------------------------------------------------------------

• science – đây là ước lượng của log-odds (logit) thứ tự ứng với mỗi đơn vị gia tăng trong điểm số science trên mức ses kì vọng với điều kiện các biến khác được giữ không đổi. Nếu một đối tượng có điểm số science tăng 1 điểm thì log-odds để đối tượng đó ở trong nhóm ses cao hơn sẽ tăng 0.03 trong khi các biến khác được giữ không đổi. Hệ số của biến socst cũng được giải thích tương tự.
• female – đây là ước lượng của log-odds (logit) thứ tự ứng với mỗi đơn vị gia tăng trong điểm số science trên mức ses kì vọng với điều kiện các biến khác được giữ không đổi. Logit thứ tự cho các đối tượng nữ được xếp trong nhóm ses cao là -0.4824 thấp hơn các đối tượng nam khi các yếu tố khác được giữ nguyên không đổi.
• _cut1 – đây là điểm cắt ước tính cho biến tiềm ẩn dùng để phân biệt ses thấp so với ses trung và cao khi giá trị của các biến dự báo được đánh giá ở mức 0. Các đối tượng có giá trị biến ẩn từ 2,75 trở xuống sẽ được xem là ses thấp khi đối tượng đó là nam và có các điểm thi science và socst bằng 0.
• _cut2 – đây là điểm cắt ước tính cho biến tiềm ẩn dùng để phân biệt ses thấp và trung bình so với ses cao khi giá trị của các biến dự báo được đánh giá ở mức 0. Các đối tượng có giá trị biến ẩn từ 2,75 trở lên sẽ được xem là ses cao khi đối tượng đó là nam và có các điểm thi science và socst bằng 0. Các đối tượng có giá trị biến ẩn trong khoảng từ 2.75 đến 5.11 sẽ được phân loại vào nhóm ses trung bình.

3. Chẩn đoán – kiểm định mô hình hồi quy logit thứ tự

3.1 Kiểm tra giả định tỉ lệ khả dĩ

Giả định tỉ lệ khả dĩ (proportional odds assumption) hay đôi khi còn gọi là giả định hồi quy song song (parallel regression assumption) là một trong những giả định quan trọng nhất của mô hình hồi quy logit thứ tự. Theo đó, mối quan hệ giữa mỗi cặp của các nhóm kết quả là như nhau. Nói cách khác, hồi quy logit thứ tự giả định rằng các hệ số mô tả mối quan hệ giữa mức thấp nhất so với tất cả các mức cao hơn của biến phụ thuộc cũng giống nhau cho mối quan hệ giữa các mức thấp nhất tiếp theo với tất cả các mức cao hơn nó.