로짓 모델을 사용하고 있습니다. 내 종속 변수는 이진입니다. 그러나 범주 형이며 응답이 포함 된 독립 변수가 있습니다 1.very good, 2.good, 3.average, 4.poor and 5.very poor. 따라서 서수입니다 ( “정량적 범주 형”). 모델에서 이것을 처리하는 방법을 잘 모르겠습니다. 사용하고 gretl있습니다.
[@ttnphns의 참고 사항 : 문제는 모델이 로짓이라고 가정하지만 (종속적 독립 변수 인) 중요한 문제 는 기본적으로 종속적 범주 또는 양적입니다. 따라서이 문제는 로지스틱 회귀 또는 다른 로짓 모형과 마찬가지로 선형 회귀와 똑같이 관련이 있습니다.]
답변
순서 독립 변수 의 문제점 은 정의에 따라 해당 레벨 사이의 실제 메트릭 간격을 알 수 없기 때문에 없으므로 우산 “모노 닉”을 제외하고 적절한 유형 관계를 선험적으로 가정 할 수 없다는 것입니다. 예를 들어 “변이체를 선별하거나 조합하는 것”또는 “무엇을 최대화하는 것을 선호하는 것”과 같이 무언가를해야합니다.
리 커트 등급 IV를 서수 (간격 또는 명목이 아닌) 로 취급한다고 주장하면 대안이 있습니다.
- 다항식 대비 사용 즉, 모형에 사용 된 이러한 각 예측 변수는 선형뿐만 아니라 2 차 및 입방으로도 입력됩니다. 따라서 선형뿐만 아니라보다 일반적인 단조 효과를 포착 할 수 있습니다 (선형 효과는 스케일 / 간격으로 유지되는 예측 변수에 해당하고 다른 두 효과는 간격이 같지 않은 것으로 나타납니다). 또한 각 예측 변수의 모형을 입력하여 공칭 / 인수 효과를 테스트 할 수 있습니다. 결국, 예측 변수가 요인으로 작용하는 정도, 선형 공변량 및 비선형 공변량만큼을 알 수 있습니다. 이 옵션은 거의 모든 회귀 (선형, 로지스틱, 기타 일반화 된 선형 모형)에서 쉽게 수행 할 수 있습니다. df 를 소비합니다 하므로 샘플 크기가 충분히 커야합니다.
- 최적의 스케일링 회귀를 사용하십시오 . 이 접근법은 단조 적으로 서수 예측자를 구간 1로 변환하여 예측에 대한 선형 효과를 최대화합니다. CATREG (범주 회귀)는 SPSS에서이 아이디어를 구현 한 것입니다. 특정 사례의 한 가지 문제는 선형 회귀가 아니라 로지스틱을 수행하려고하지만 CATREG는 로짓 모델 기반이 아니라는 것입니다. 나는 당신의 예측이 2 범주 (이진)이기 때문에이 장애물이 상대적으로 작다고 생각합니다 : 나는 당신이 여전히 최적의 스케일링을 위해 CATREG를 수행 한 다음 반대 변환 된 스케일 예측 변수로 최종 로지스틱 회귀를 수행 할 수 있음을 의미합니다.
- 하나의 스케일 또는 서수 DV와 하나의 서수 IV Jonckheere-Terpstra 테스트 의 간단한 경우 에는 회귀 대신 합리적인 분석이 될 수 있습니다.
다른 제안들도있을 수 있습니다. 위의 세 가지는 바로 귀하의 질문을 읽은 것입니다.
다음 스레드도 방문하도록 권장하겠습니다. 공칭과 스케일 또는 순서 사이의 연관 ; 서수와 척도 사이의 연관 . 특정 회귀에 관한 것이 아니더라도 도움이 될 수 있습니다.
그러나 이러한 스레드는 회귀 분석에 대해 특히 물류 있습니다 : 당신이 내부에서 찾아야 하나 , 둘 , 셋 , 넷 , 다섯 .
답변
다른 훌륭한 해답을 추가하기 위해 : 현대적인 방법으로 처리하는 방법은 스플라인을 통해 서수 독립 변수를 나타내는 가산 모델을 통할 수 있습니다. 변수의 효과가 모노톤이라고 확신하면 모노톤 스플라인으로 제한 할 수 있습니다. 사용중인 모노톤 스플라인의 예는 S 자형 곡선에 맞는 함수 찾기를 참조하십시오 .
R에서 서수 예측 변수를 “순서 계수”(예 : 코드 포함 ord <- factor(sample(1:5,20,replace=TRUE),ordered=TRUE) )로 만들면 선형 모델에서는 직교 다항식을 통해 표시됩니다.
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