методом логистической регрессии.
В моем опыте исследования, я столкнулся с ситуацией, когда моя зависимая переменная была измерена в номинальной, или дихотомической, шкале. То есть, она принимала только два значения ー да или нет, присутствие или отсутствие определенного события или категории.
Когда нужно исследовать связь между номинальной зависимой переменной и другими независимыми переменными, логистическая регрессия становится удобным и эффективным методом анализа. Она позволяет оценить вероятность наступления или ненаступления события, и определить, какие независимые переменные оказывают наибольшее влияние на эту вероятность.Одним из основных преимуществ логистической регрессии является возможность работать с дихотомическими переменными, а также с категориальными или качественными переменными, которые могут быть закодированы в виде дамми-переменных. Кодирование дамми-переменных позволяет включить категориальные переменные в модель, учитывая их эффект на зависимую переменную.Пошаговый процесс построения модели логистической регрессии выглядит следующим образом⁚
1. Подготовка данных⁚ очищение и предварительная обработка данных, включая кодирование дамми-переменных для категориальных переменных.
2. Определение переменных⁚ выбор независимых переменных, которые будут включены в модель.
3. Построение модели⁚ оценка модели с помощью максимального правдоподобия или других методов.
4. Оценка важности переменных⁚ анализ значимости и влияния каждой переменной на зависимую переменную.
5. Проверка качества модели⁚ анализ регрессионных коэффициентов, проверка статистической значимости модели и оценка ее предсказательной способности.
Важно отметить, что логистическая регрессия может быть применена только в случаях, когда зависимая переменная имеет две категории. Если зависимая переменная имеет более двух категорий, необходимо использовать другие методы, такие как мультиномиальная логистическая регрессия или дискриминантный анализ.
В моем исследовании, использование логистической регрессии позволило мне получить понятные и интерпретируемые результаты. Я смог оценить влияние каждой независимой переменной на вероятность наступления события и определить, какие переменные оказывают наибольшее влияние.