Biến thứ bậc hồi quy Ordered Logit

Biến thứ bậc hồi quy Ordered Logit, như chúng ta đã biết khi biến phụ thuộc là biến nhị phân ( Dummy) thì chúng ta hồi quy Logit/Probit, nhưng sẽ có trường hợp khi biến phụ thuộc sẽ nhiều hơn 2 giá trị, thì phải làm sao ? Với trường hợp như vậy thì chúng ta sẽ hồi quy thứ bậc ordered logit – ordered logistic regression, tuyệt nhiên chúng ta không thể lầm lỗi khi hồi quy biến phụ thuộc là rời rạc – khi đó chúng ta sẽ hồi quy biến rời rạc Multinomial logistic regression cho hồi quy biến thứ bậc

Hồi quy thứ bậc

Ordered Logistic Regression

Hồi quy thứ bậc là gì ?

Trong thống kê , mô hình logit có thứ tự (còn gọi là hồi quy logistic có thứ tự hoặc mô hình tỷ lệ chênh lệch tỷ lệ ) là một mô hình hồi quy thứ tự — nghĩa là, một mô hình hồi quy cho các biến phụ thuộc thứ tự — được Peter McCullagh xem xét lần đầu tiên . [1] Ví dụ: nếu một câu hỏi trong cuộc khảo sát được trả lời bằng lựa chọn giữa “kém”, “khá”, “tốt” và “xuất sắc”và mục đích của phân tích là để xem phản hồi đó có thể được dự đoán tốt như thế nào bởi các câu trả lời cho các câu hỏi khác, một số câu hỏi trong số đó có thể là định lượng, sau đó có thể sử dụng hồi quy logistic có thứ tự. Nó có thể được coi là một phần mở rộng của mô hình hồi quy logistic áp dụng cho các biến phụ thuộc phân đôi , cho phép nhiều hơn hai loại phản hồi (có thứ tự).

Tóm lại, hồi quy thứ bậc là hồi quy khi biến phụ thuộc có thứ tự xếp hạng.

Trong ví dụ này chúng ta sẽ hồi quy ols, hồi quy ordered logit và hồi quy multi logit để xem kết quả của nó như thế nào  ?

Hồi quy bình phương nhỏ nhất.

Đây là hồi quy cơ bản mà phần lớn ai nghiên cứu thống kê điều biết điều này, và cũng có sự nhầm lẫn  rất lớn là dùng biến thứ bậc để hồi quy ols luôn giờ chúng ta xem ví dụ

Ta tập trung vào biến LnY,  khi hồi quy ols thì biến độc lập LnY có ý nghĩa thống kê, giờ ta hồi quy Multi logit xem sao

Hồi quy Multi logit

Biến thứ bậc cũng là biến rời rạc, ta dùng thử hồi quy Multi logit xem sao?

Kết quả hồi multi logit thì cho ra tương đối đẹp, nhưng nó không đúng mục tiêu nghiên cứu ban đầu là biến phụ thục là biến thứ bậc. Nó cho ra kết quả outcome là rời rạc không có liên quan gì tới thứ bậc cả.

Hồi quy Ordered logit

Bây giờ chúng ta sẽ hồi quy thứ bậc xem kết quả cho ra như thế nào?

Đây là kết quả ta cần, nhưng lúc này biến LnY lại không có ý nghĩa thống kê.

Tổng kết hồi quy cần biến

• Hồi quy OLS : biến phụ thuộc là biến liên tục
• Hồi quy Probit/Logit: biến phụ thuộc là nhị phân
• Hồi quy Multi Logit: Biến phụ thuộc là  biến rời rạc
• Hồi quy Ordered Logit: Biến phụ thuộc là biến thứ bậc

Chúng tôi tổng hợp như trên cho các bạn dễ dàng nhận thấy.

Dịch vụ chạy hồi quy

Dịch vụ hướng dẫn mô hình định lượng, nếu các bạn trong quá trình nghiên cứu cần tìm hiểu xâu hơn về mô hình định lượng, và đặc biệt là các kiểm định cần thiết cho mô hình định lượng, các bạn có thể liên hệ chúng tôi để nhận hướng dẫn với thù lao hợp lí nhất.

Dịch vụ làm đẹp số liêu chuyên nghiệp; Còn trong quá trình vì một lí do nào đó mà bộ data của bạn chạy ra không ý muốn, không có data, không có ý nghĩa thống kê, sai phạm trong nghiên cứu mô hình định lượng … bạn cần cung cấp data sơ cấp hay thứ cấp, các bạn hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được data phù họp với nghiên cứu của mình.