Svečias
Titulinis Mokymai Mokymų medžiaga Metodologiniai paketai Taikomoji regresija
Apie mokymus
Mokomieji duomenys
E. mokymai
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas

TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Autorus Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius

Ankstesnis dokumentas Turinys  Literatūros sąrašas Duomenų šaltiniai Sekantis dokumentas

5. DAUGIANARĖ LOGISTINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
5.1. Daugianarės logistinės regresijos modelis
       5.1.1. Modelio lygtys

Supaprastintai daugianarę logistinę regresiją galima įsivaizduoti taip: sumodeliuojame kiekvienos Y reikšmės įgijimo tikimybes. Jas ir  nagrinėjame. Realiai lyginamos ne visos tikimybės tarpusavyje, o visos su viena – iš anksto pasirinktos Y  reikšmės tikimybe. Todėl daugianarės logistinės regresinės analizės matematinis modelis aprašomas keliomis lygtimis.  Pasirenkama viena vadinamoji kontrolinė Y kategorija (dažniausiai  tai didžiausia Y reikšmė), ir sudaroma daug dvinarės logistinės regresijos dalinių modelių kitų Y kategorijų tikimybių ir kontrolinės kategorijos tikimybės santykiams. Parodysime, kaip sudaromi modeliai, kai Y įgyja keturias reikšmes Y = 1, 2, 3, 4. Tegul kontrolinė kategorija atitinka reikšmę Y = 4. Sudarome tris matematinius modelius tikimybių santykiams.

Koeficientai  nėra žinomi. Jų įverčiai   gaunami, panaudojus imties duomenis. Teigiamas (neigiamas) koeficientas rodo, kad kintamajam didėjant, priklausymo konkrečiai Y kategorijai tikimybė, lyginant ją su kontrolinės kategorijos tikimybe, išauga (sumažėja). Žinoma, jeigu kitų kintamųjų reikšmės lieka fiksuotos.

Jeigu , tai X didėjant, tampa labiau tikėtina, kad Y = 1, o ne Y = 4.
Jeigu , tai X didėjant, tampa labiau tikėtina, kad Y = 4, o ne Y = 1.

Pavyzdžiui, jeigu Y = 4 žymi atvejį, kai pacientas sveikas, o Y = 1 – susirgimą tuberkulioze, tai , rodo, kad  X didėjant, tikimybė susirgti tuberkulioze, lyginant ją su tikimybe išlikti sveikam, išauga. Su Y = 4 lyginame, tik todėl, kad minėtame modelyje tai buvo kontrolinė kategorija. Jeigu kontrolinė kategorija būtų Y = 3, tai viską lygintume su Y = 3. 
Aprašant regresijos modelį, kaip taisyklė, apsiribojama lyginimais su kontroline kategorija. Vis dėlto pažymėtina, kad galima pagal koeficientų reikšmes padaryti išvadą ir apie dviejų nekontrolinių kategorijų tikimybes. Tereikia atsižvelgti į atitinkamų koeficientų skirtumą. Fiksuokime visų kintamųjų, išskyrus X ,  reikšmes.

Jeigu , tai X didėjant, tampa labiau tikėtina, kad Y = 1, o ne Y = 2.
Jeigu , tai X didėjant, tampa labiau tikėtina, kad Y = 2, o ne Y = 1.

Analogiškai visiems regresoriams galima palyginti  kitas Y kategorijas.

NAUJIEMS VARTOTOJAMS
NAUJIENOS
Naujienlaiškis

Nr.1  2009 07-11
Nr.2  2009 12-2010 02
Nr.3  2010 03-05
Nr.4  2010 06-08
Nr.5  2010 09-11
Nr.6  2010 12-2011 02
Nr.7 2011 03-05
Nr.8 2011 06-08
 
© KTU Politikos ir viešojo administravimo institutas
Atnaujinta 2018-09-27