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.

[venera51]

Люди, а кто знает другой способ обработки данных. Например, если обе переменные (зависимая и независимая) имеют по 3 или 4 уровня? Ведь не будем же составлять кучу уравнений?

[плав]

Люди, а кто знает другой способ обработки данных. Например, если обе переменные (зависимая и независимая) имеют по 3 или 4 уровня? Ведь не будем же составлять кучу уравнений?

Ну а почему бы не составить?
Для независимой это не проблема - добавить переменные просто (и - нет, других вариантов нет, ряд программ, например SAS последних версий сами "разворачивают" качественные независимые переменные в нескольк).
Для зависимой - вообще-то можно использовать логистическую регрессию с несколькими уровнями (очень трудно интерпретировать результаты), можно воспользоваться логлинейным моделированием, но опять-таки - а вопрос-то какой? Метод зависит не столько от переменных, сколько от вопроса, на который пытается ответить аналитик

[alex3020]

Ну а почему бы не составить?
Для независимой это не проблема - добавить переменные просто (и - нет, других вариантов нет, ряд программ, например SAS последних версий сами "разворачивают" качественные независимые переменные в нескольк).
Для зависимой - вообще-то можно использовать логистическую регрессию с несколькими уровнями (очень трудно интерпретировать результаты), можно воспользоваться логлинейным моделированием, но опять-таки - а вопрос-то какой? Метод зависит не столько от переменных, сколько от вопроса, на который пытается ответить аналитик

Здравствуйте. Я неважно разбираюсь в статистике, но помочь мне, к сожалению, некому, поэтому пытаюсь все сделать сама.
Было проведено анкетирование. Зависимая переменная: оценка здоровья самими респондентами (хорошее, удовлетворительное, плохое). Подскажите, как оценить влияние различных факторов (анкетные данные) на эту самую оценку с помощью логистической регрессии, или каким нибудь другим методом. Заранее благодарна за ответ.

[плав]

Здравствуйте. Я неважно разбираюсь в статистике, но помочь мне, к сожалению, некому, поэтому пытаюсь все сделать сама.
Было проведено анкетирование. Зависимая переменная: оценка здоровья самими респондентами (хорошее, удовлетворительное, плохое). Подскажите, как оценить влияние различных факторов (анкетные данные) на эту самую оценку с помощью логистической регрессии, или каким нибудь другим методом. Заранее благодарна за ответ.

1) Ординальная логистическая регрессия (реализована в SAS, Stata, R)
2) Обычная логистическая регрессия вначале сравнить плохое с суммарной группой удв+хор, затем сравнить удв и хор (заивисиыме переменные)

Другие методы тут вряд ли пойдут.