Home | KTL cơ bản | Hồi quy logit thứ tự – STATA

Hồi quy logit thứ tự – STATA

GIỚI THIỆU VỀ HỒI QUY LOGIT THỨ TỰ

Hồi quy logit thứ tự (Ordered Logistic Regression) là dạng tổng quát của hồi quy logit thông thường. Nó được sử dụng khi biến phụ thuộc có thang đo thứ tự.

Hồi quy thứ tự được thực hiện dựa trên 4 giả định sau:

  1. Biến phụ thuộc là biến dạng thứ tự, chẳng hạn các biến sử dụng thang đo Likert (3 bậc, 5 bậc hoặc 7 bậc). Tham khảo bài viết các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.
  2. Biến độc lập có thể là biến liên tục, thứ tự hoặc phân loại (bao gồm cả nhị phân).
  3. Không có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
  4. Giả định về tỉ lệ khả dĩ. Mối quan hệ giữa mỗi cặp trong các nhóm kết quả là như nhau.

Giả sử, biến kết quả của chúng ta có 4 nhóm (1, 2, 3, và 4) trong đó theo thứ tự 1 là nhóm thấp nhất và 4 là nhóm cao nhất. Khi đó, hồi quy logit thứ tự giả định rằng các hệ số mô tả mối quan hệ giữa nhóm thấp nhất (1) với các nhóm cao hơn (2, 3, 4) cũng tương tự như mối quan hệ giữa nhóm thấp kế tiếp với các nhóm cao hơn (3, 4, 1),... Điều này được gọi là giả định tỉ lệ khả dĩ (proportional odds) hay là giả định hồi quy song song (parallel regression assumption). Bởi vì mối quan hệ của mỗi cặp trong các nhóm là giống nhau nên mô hình chỉ có một tập các hệ số ước lượng. Nếu điều này vi phạm có nghĩa mô hình không phù hợp và chúng ta cần sử dụng một mô hình khác thay thế (chẳng hạn như mô hình hồi quy logit thứ tự tổng quát) để mô tả mối quan hệ giữa mỗi cặp của các nhóm kết quả.

Tham khảo: Hồi quy logit thứ tự trên SPSS

Để dễ hiểu hơn về hồi quy logit thứ tự, các bạn có thể tham khảo các ví dụ sau:

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!