Comment interpréter les modèles de probabilité
analyse statistique dans les sciences sociales et d’autres domaines quantitatifs nécessite l’interprétation de modèles de probabilité dans de nombreux cas . La méthode la plus couramment utilisée par les chercheurs en sciences sociales est des moindres carrés ordinaires (MCO) . Cependant , MCO est méthodologiquement impossible lorsque la variable dépendante est un mannequin . Lorsque tel est le cas , on préfère les modèles logit . Bien différent de l’interprétation MCO , il n’est pas difficile de comprendre les modèles logit , qui expriment données dans les courbes en forme de S comme probabilities.Things prévus dont vous aurez besoin
Ensemble de données avec la matrice de régression de
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Comment mettre en place un modèle Logit
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Notez les formules que vous allez utiliser pour configurer votre modèle comme suit:
Y * = b0 + + b1X1 b2X2 + .
..
Pr ( Y = 1 ) = ( 1 ) /( 1 + exp ( – Y * ) )
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Pr ( Y = 1 ) indique la probabilité que Y = 1 , Y indiquant un événement . Imaginez que Y est la probabilité qu’un citoyen votera . Si Pr ( Y = 1 ) = 0,5 , alors vous savez qu’il ya une probabilité de 0,5 que le citoyen va voter . Ainsi, Pr ( Y = 1 ) est toujours une valeur comprise entre 0 et 1
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Les coefficients ( b0, b1 , b2 , etc ) seront exprimés comme des signes positifs ou négatifs et correspondent à vos variables indépendantes (les variables qui agissent sur la variable dépendante ) . Si l’un de ces coefficients a un signe négatif , une plus grande X correspondant signifie qu’il y aura un plus faible Y * , et donc une diminution de la Pr ( Y = 1 ) .
Comment interpréter un modèle Logit
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Dans les modèles logit , la variable dépendante est un mannequin . Autrement dit, il exprime un ou l’autre /ou le type d’ événement , exprimée en probabilité . Un modèle logistique avec probabilité de voter comme variable dépendante serait attribuer soit un & quot ; 0 & quot ; ou un & quot ; 1 & quot ; à chaque option comme suit:
& quot ; 0 & quot ; = Ne pas voter
& quot ; 1 & quot ; = Voté
La variable dépendante est situé sur l’axe des y , qui fonctionne sur une échelle de 0 à son point le plus bas et 1 à son point culminant .
Simuler cet exemple en dessinant une xy graphique avec l’axe des y décrit ci-dessus .
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Créer un axe x qui décrit le niveau d’éducation . Placez cinq marques de hachage sur l’échelle et de les étiqueter en commençant par 1 à la valeur de hachage le plus proche de la croisent et se terminant par 5 au point le plus éloigné de l’ intersection , où 1 = des études secondaires , 2 = école secondaire , 3 = un peu de premier cycle , 4 = premier cycle , et 5 = au-delà du premier cycle .
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Dessiner et S courbe en forme de telle sorte que le point de la courbe (le haut de la S ) le plus élevé est situé au-dessus de 5 sur l’axe des x et à travers à partir d’un point situé juste au-dessous de l’ une sur l’axe des y et le point le plus bas est au-dessus de l’ une sur l’axe des x et de l’autre côté à partir d’un point situé juste au-dessus du 0 sur l’axe des y .
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pour interpréter cette courbe , monter une ligne verticale imaginaire de n’importe quel point donné sur l’axe des x à l’endroit où la ligne imaginaire rencontre la courbe en S . Alors imaginez une autre ligne horizontale courant de qui se croisent à l’axe des ordonnées . Cette intersection révèle la probabilité qu’un citoyen & quot ; x & quot ; niveau de l’éducation a un & quot ; y & quot ; probabilité de voter ( c’est à dire , un citoyen avec une certaine expérience de premier cycle a une probabilité de vote .43 )