KTL cơ bảnPhân tích hồi quy

Hồi quy logit đa bậc – STATA

Giới thiệu về hồi quy logit đa bậc
Hồi quy logit đa bậc (Multinomial logistic regression) được sử dụng để ước lượng mô hình với biến phụ thuộc dạng danh mục (không thứ tự), trong đó log của odds là sự kết hợp tuyến tính của các biến giải thích. Hồi quy logit đa bậc tương tự như hồi quy logit thứ tự, tuy nhiên, không đòi hỏi vị trí thứ tự của các nhóm trong biến phụ thuộc.

Xem thêm: Hồi quy logit thứ tự

Để hiểu rõ hơn về hồi quy logit đa bậc, các bạn tìm hiểu thông qua các ví dụ sau:

  1. Việc chọn nghề của cá nhân có thể bị ảnh hưởng bởi nghề nghiệp và học vấn của cha mẹ. Giả sử chúng ta muốn nghiên cứu về mối quan hệ giữa việc chọn nghề với mức học vấn và nghề nghiệp của người cha. Ở đây, biến chọn nghề là biến phụ thuộc dạng danh mục nhiều mức.
  2. Một nhà sinh vật học muốn nghiên cứu về loại thức ăn yêu thích của loài cá sấu. Các con cá sấu lớn nhiều khả năng sẽ có những thức ăn yêu thích khác với các con nhỏ. Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là các loại thức ăn (biến danh mục không thứ tự) và biến giải thích là kích cở cá sấu, và những biến môi trường khác.
  3. Chúng ta muốn nghiên cứu ảnh hưởng đến việc chọn ngành đăng ký dự thi đại học của các học sinh PTTH. Giả sử có 3 ngành được đăng ký bao gồm hướng nghiệp, học thuật, tổng quát được tổng hợp trong biến ngành học. Biến phụ thuộc ở đây là ngành học với 3 nhóm. Các biến giải thích có thể bao gồm như điểm số viết và những yếu tố kinh tế xã hội liên quan đến các học sinh.

Bài viết này trình bày về vấn đề hồi quy đối với biến phụ thuộc dạng danh mục, còn gọi là hồi quy logit đa bậc. Các hướng dẫn thực hành sẽ được minh họa theo ví dụ 3 nêu trên.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2Trang sau
Thẻ

Bài liên quan

Back to top button
Close
Close