Логистическая регрессия, интерпретация коэффициентов Опции

[Tatiana]

Решила вынести вопрос в новую тему,
в конце чужой темы он оказался для всех незаметным

У меня вопрос по применению логистической регрессии, пожалуйста, подскажите.
Если в модели используются порядковые независимые переменные, не бинарные, напрммер степень выраженности чего либо (1 - нет, 2-слабая, 3- сльная). Зависимая - бинарная, как полагается ( 1 -есть болезнь, 0 -нет), то как интерпретировать результаты? Как правильно оценить риск развития заболевания от этого фактора?. Пользуюсь Statistica 6. Расчетная величина OR=3.5. Это как правильно интерпретировать?
Когда независимая бинарная понятно. Или нужно все-таки разбивать независимую на несколько бинарных переменных. Подскажите, пожалуйста, кто сталкивался с этим.

[плав]

Решила вынести вопрос в новую тему,
в конце чужой темы он оказался для всех незаметным

У меня вопрос по применению логистической регрессии, пожалуйста, подскажите.
Если в модели используются порядковые независимые переменные, не бинарные, напрммер степень выраженности чего либо (1 - нет, 2-слабая, 3- сльная). Зависимая - бинарная, как полагается ( 1 -есть болезнь, 0 -нет), то как интерпретировать результаты? Как правильно оценить риск развития заболевания от этого фактора?. Пользуюсь Statistica 6. Расчетная величина OR=3.5. Это как правильно интерпретировать?
Когда независимая бинарная понятно. Или нужно все-таки разбивать независимую на несколько бинарных переменных. Подскажите, пожалуйста, кто сталкивался с этим.

Решил продублировать ответ, поскольку написал и там и там

Если Вы кодировали переменные так, как написали - 1,2,3, то интерпретировать отношение шансов бессмысленно - Вы предположили, что "дистанция" от слабого до сильного и от отсутствия до слабого одинаковая.
Надо делать так: вместо одной переменной с тремя уровнями сделать две бинарных переменных. Например - Exist (0 - нет, 1- да) и Severity (0- нет или слабая, 1 - сильная). Тогда Вы полностью описываете свою классификацию:
Exist Severity
нет 0 0
слабая 1 0
сильная 1 1
Получаете два отношения шансов. Первое показывает во сколько раз наличие чего-то увеличивает шансы наличия заболевания, второе - во сколько раз сильное воздействие увеличивает шансы наличия заболевания по сравнению с отсутствием/слабоым воздействием. Произведение отношения шансов - во сколько раз риск при сильной выраженности больше, чем при отсутствии и т.д.
Перекодировка в Statistica через меню Recode