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2018年4月16日 11:34
有序logistc的简版和详细版对于因变量的解释是相反的!!简版里面的结果解释正

有序logistc的简版和详细版对于因变量的解释是相反的!!

简版里面的结果解释正确,而详细版里面应该有误,

详细版里面,问题是“本国税收过高”,0为非常不同意,3为非常同意,且3为对比基线,则结论应该是:

雇主相对于非雇主,非常不同意“税收过高”相对于非常同意”税收过高“的or值为1.944倍(95%CI:1.101-3.431),χ2 = 5.255, P = 0.022。

你们的结果撰写有误 !!!!!!!

请认真核实!!

 

 

"(2) 除了常数项不同,Location中自变量的系数都是同一个系数,这也是为什么要求有序Logistic回归需要满足比例优势的假设。最终拟合的三个方程如下:     但是Analyze→Regression→Ordinal模块,并不能直接给出OR值及其95%CI,此时可以借助Analyze→Generalized Linear Models→Generalized Linear Models模块计算。该模块的操作见后面第八部分。   (3) 借助Analyze→Generalized Linear Models→Generalized Linear Models模块得到OR值后,我们得到如下结果:雇主认为“税收过高”的OR值是非雇主的1.944倍(95%CI:1.101-3.431),χ2 = 5.255, P = 0.022。   (4) 以党派3为对照组,党派1认为“税收过高”的OR值是党派3的1.038倍 (95%CI: 0.509-2.116),χ2 = 0.010,P = 0.919;党派2认为“税收过高”的OR值党派3的3.194倍(95%CI: 1.626 -6.277),χ2 = 11.358,P = 0.001。   这样可以看到党派1 VS 党派3、党派2 VS 党派3的结果,但是没有党派1和党派2比较的结果。此时,可以对Politics重新编码,将党派1编为3,党派3编为1,再进行上述操作,即可得到结果。   (5) age:年龄每增加一岁,认为税收过高的OR值增加为原来的1.274倍(95%CI:1.196-1.357),χ2 = 56.355,P<0.001。"   

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