Saya mencoba memahami penggunaan regresi logistik dalam tabel kontingensi 2x2 dan Ix2. Misalnya, menggunakan ini sebagai contoh
Apa perbedaan antara menggunakan uji chi-square dan menggunakan regresi logistik? Bagaimana dengan tabel dengan beberapa faktor nominal (tabel Ix2) seperti ini:
Ada pertanyaan serupa di sini - tetapi jawabannya terutama bahwa chi-square dapat menangani tabel mxn, tetapi pertanyaan saya adalah apa yang spesifik untuk ketika ada hasil biner dan faktor nominal tunggal. (Tautan tertaut juga merujuk ke utas ini , tetapi ini berkenaan dengan variabel / faktor mutiple).
Jika hanya faktor tunggal (yaitu tidak perlu mengontrol variabel lain) dengan respons biner, apa perbedaan tujuan melakukan regresi logistik?
logistic
chi-squared
logit
contingency-tables
L Xandor
sumber
sumber
Jawaban:
Pada akhirnya, itu adalah apel dan jeruk.
Regresi logistik adalah cara untuk memodelkan variabel nominal sebagai hasil probabilistik dari satu atau lebih variabel lainnya. Menyesuaikan model logistik-regresi mungkin ditindaklanjuti dengan pengujian apakah koefisien model berbeda secara signifikan dari 0, menghitung interval kepercayaan untuk koefisien, atau memeriksa seberapa baik model dapat memprediksi pengamatan baru.
The uji χ² kemerdekaan adalah uji signifikansi tertentu yang menguji hipotesis nol bahwa dua variabel nominal independen.
Apakah Anda harus menggunakan regresi logistik atau tes χ² tergantung pada pertanyaan yang ingin Anda jawab. Misalnya, tes χ² dapat memeriksa apakah tidak masuk akal untuk percaya bahwa partai politik terdaftar seseorang tidak tergantung pada ras mereka, sedangkan regresi logistik dapat menghitung probabilitas bahwa seseorang dengan ras, usia, dan jenis kelamin tertentu adalah milik masing-masing partai politik .
sumber