Significado de las estimaciones de los parámetrosEstoy estudiando lo que desalienta a hombres y mujeres a trabajar en otro país. Tengo mi tabla y puedo concluir que las mujeres se desaniman más por factores políticos que los hombres con un nivel de significancia de 0,0017. Pero no estoy del todo seguro de haber entendido el "Estimado". ¿Qué puedo decir sobre el -1,2699?
La puntuación es una clasificación de cómo un factor desalienta el deseo de vivir y trabajar en ese país. De 1 - No me desanima, a 5 - Me desanimará mucho.
Re: Significado de las estimaciones de los parámetrosEstá utilizando la plataforma Nominal Logistic Fit. Dices que la respuesta tiene cinco niveles. Si eso es cierto, entonces tendría un informe diferente. ¿La columna con la respuesta realmente tiene cinco niveles (1-5)? ¿Está utilizando el tipo de datos de carácter o numérico? ¿Está utilizando el tipo de modelado ordinal? Dicha respuesta es de naturaleza ordinal, por lo que puede aprovechar la información adicional sobre las clasificaciones y las diferencias. Este arreglo debería conducir automáticamente a la plataforma Ordinal Logistic Fit (comenzando con Analizar > Ajustar modelo).
La estimación del parámetro es el coeficiente de su predictor lineal. Entonces, representa el cambio en la respuesta si tiene un nivel particular de un predictor categórico o un cambio de 1 unidad para un predictor continuo. Significa lo mismo que en un análisis de regresión múltiple con respuesta continua.
La diferencia aquí es la respuesta. Es continua a través de una transformación: el logit. Está ajustando el predictor lineal al log(odds).La respuesta ordinal usa el logit acumulativo, por lo que está ajustando el predictor lineal al logaritmo (Pr (nivel i o inferior) / Pr (nivel i+1 o superior). En su caso, tendrá cuatro logits (el número de logits siempre es uno menos que el número de niveles de respuesta). En efecto, tiene cuatro conjuntos de estimaciones de parámetros, pero usan una intersección común en el caso de una respuesta ordinal.
Puede observar la forma explícita del modelo de regresión logística ordinal seleccionando Guardar columnas > Fórmula de predicción y luego examinando la tabla de datos. Tendrá una columna para el predictor lineal y luego la transformación inversa para la probabilidad de cada nivel. Finalmente, tendrás la predicción, que es el nivel con mayor probabilidad.
Re: Significado de las estimaciones de los parámetrosParece que encajas en una regresión logística binaria con varios factores continuos. Entonces, cada estimación mide la relación de probabilidades de registro (aks logit) de un factor. Por ejemplo, para Politic, muestra que un aumento de una unidad en Politic conduce a un disminuir en log odds ratio por 1.2699. Una medida más utilizada es relación de probabilidades , que se puede solicitar en JMP
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml
Algunos recursos adicionales en línea sobre parámetros de regresión logística:
https://www.unm.edu/~schrader/biostat/bio2/Spr06/lec11.pdf
Re: Significado de las estimaciones de los parámetros@Mark_Bailey Mark, espero que no te moleste que salte a este tema muy antiguo para pedirte que aclares algo. Si mi predictor continuo es una relación (continua de 0 a 1), ¿qué constituye un cambio de 1 unidad de mi predictor continuo? ¿Es el cambio de 0 a 1?
Re: Significado de las estimaciones de los parámetrosSí, un cambio de unidad en un predictor continuo siempre significa una diferencia en los niveles del predictor de 1. Un cambio de 0 a 1 es un cambio de unidad. La regresión no diferencia entre un predictor de intervalo y un predictor de razón.
