La regressione ordinale è una forma di regressione logistica che è utile quando la variabile dipendente è ordinale..--cioè, quando i livelli di risposta hanno un ordine..--ma nessun differenze precise tra di loro. Ad esempio, se la variabile dipendente è "quanto sostenete Obama?" e le scelte sono "molto", "un po'", "non molto" e "non è affatto" poi hanno un ordine definito, ma non è chiaro se la differenza tra "molto" e "un po'" è la stessa di quella tra "un po'" e "non molto". Le variabili indipendenti possono includere età e gruppo razziale/etnico.
La forma esatta dell'output dipenderà quale programma statistico è stato utilizzato, ma hanno alcune cose in comune.
Istruzioni
• Interpretare i rapporti di probabilità. Questi possono essere rapporti di chiamata ORs, o quote o exp(B).
Come interpretare le probabilità rapporti dipende se la variabile indipendente è numerica - ad esempio, età..--o categorico..--per esempio, gruppo razziale/etnico.
Per le variabili sia numeriche e categoriche, il rapporto di probabilità indica il rapporto tra le probabilità di una particolare risposta rispetto alla successiva risposta inferiore della scala variabile dipendente. Nell'esempio, se hai un odds ratio di. 9 per età, che vorrebbe dire che, per ogni anno di età, le probabilità di dire "non molto" contro. "non è affatto" cambiamento di un fattore pari a 0,9. Allo stesso modo, le probabilità di dire "un po'" contro "non molto" cambierebbe di un fattore pari a 0,9, come farebbe la probabilità di dire "molto" contro "un po'."
Per le variabili categoriali, l'interpretazione è rispetto a qualche gruppo di riferimento, che non avrà neanche nessun rapporto di probabilità stampato, o avrà uno di 1.0. Nell'esempio, il gruppo di riferimento potrebbe essere "Bianco". Se "Nero" ha avuto un odds ratio di 2.0, sarebbe la probabilità di un nero persona dicendo "non molto" vs "non è affatto" era 2.0 volte quelli per una persona bianca e analogamente per "un po'" vs "non molto" e "molto" contro "un po'".
• Interpretare i valori di p. Questi possono essere etichettati "Sig." o "Pr >". Essi indicano come probabile è che, se non ci fossero davvero alcun effetto nella popolazione da cui sono stati disegnati il campione, si otterrebbe risultati come estremo o più estremo di questo.
• Esaminare le probabilità previste. Un altro modo di guardare i risultati di una regressione ordinale è di avere il programma di computer uscita la probabilità di ogni risposta della variabile dipendente per ogni combinazione di variabili indipendenti. Nell'esempio, questo ti darebbe la probabilità di un nero 34 anni dicendo "molto"..--e ogni altra combinazione. Questo è spesso più chiaro e più intuitiva, soprattutto per le persone senza un background di statistiche.