Logistik reqressiyada nisbətin təfsiri anlamaq üçün son bələdçi

Kateqoriyalı məlumatların təhlil edildikdə, logistik reqressiya, çox istifadə olunan statistik bir texnikadır. Logistik reqressiya modellərinin nəticələri tez-tez proqnoz verən dəyişənlər və nəticə dəyişənləri arasındakı dərnəklər haqqında dəyərli məlumat verən bahalı nisbətlər şəklində təqdim olunur. Bununla birlikdə, bu ehtimal nisbətlərini şərh etmək, xüsusən statistik analizdə fon olmayan şəxslər üçün çətin ola bilər.

Bu yazıda, məntiqi reqressiya modellərində bahis nisbətlərinin konsepsiyasını araşdıracağıq və onları praktik baxımdan necə şərh etməyi izah edəcəyik. Qiymət nisbətləri və digər ümumi statistik tədbirlər arasındakı fərqləri, məsələn, nisbi risk və mütləq risklər arasında fərqləri müzakirə edəcəyik və bu anlayışları təsvir etmək üçün nümunələr təqdim edirik.

Qiymət nisbətlərini və onların təfsiri haqqında daha yaxşı bir anlayış əldə edərək, oxucular edə biləcəklər daha çox məlumatlı olun Logistik reqressiya nəticələrini təhlil edərkən və təqdim edərkən qərarlar.

Logistik reqressiya modellərində bahis nisbətlərini anlamaq və şərh etmək

Finds nisbətləri nədir?

Logristik reqressiya modellərində, bahis nisbətləri iki dəyişən arasındakı əlaqəni ölçmək üçün istifadə olunur. Qiymət nisbəti, bir qrupda baş verən bir qrupda baş verən bir hadisənin bahislərinin başqa bir qrupda meydana gəlməsi nisbətidir. Bunlar bir hadisənin digərinə qarşı bir qrupda nə qədər çox olacağını müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilər. Qiymət nisbətləri bir müalicənin və ya müdaxilənin effektivliyini ölçmək üçün tibbi araşdırmalarda tez-tez istifadə olunur Pin Up.

Məsələn, bir araşdırma siqaret çəkmə və ağciyər xərçəngi arasındakı əlaqəni araşdırırsa, nisbət nisbəti ölçərdi inkişaf etdirmə ehtimalı siqaret çəkməyənlərdəki ağciyər xərçəngi. 2-nin nisbəti nisbəti.0 siqaret çəkənlərin siqaret çəkməyənlərə nisbətən ağciyər xərçəngi inkişaf etdirdiyinin olduğunu göstərir.

Qiymət nisbətləri də çaşqın dəyişənlərə nəzarət etmək üçün istifadə edilə bilər. Reqressiya modelindəki bu dəyişənləri də daxil etməklə, tədqiqatçılar iki faiz dəyişən arasındakı həqiqi əlaqəni müəyyən edə bilərlər. Qiymət nisbətləri də yaş və ya gəlir kimi davamlı dəyişənlər üçün tənzimlənə bilər.

Qiymət nisbətlərinin risk nisbəti və ya nisbi riskləri ilə eyni olmadığını qeyd etmək vacibdir. Risk nisbəti bir qrupda bir qrupda baş verən bir hadisənin mütləq riskini müqayisə edərək, bahis nisbətləri meydana gələn hadisənin ehtimallarını ölçür. Nadir olduğu bir hadisə riskini həddən artıq qiymətləndirə bilər, buna görə onları ehtiyatla şərh etmək vacibdir.

Niyə bahis nisbətlərindən istifadə edin?

Bir logistik reqressiya modelində məlumatları təhlil edərkən, bahis nisbətlərini başa düşmək, qiymətli anlayışları təmin edə bilər. Qiymət nisbətləri ikili bir logistik reqressiya modelində iki dəyişən arasındakı birliyin gücünün ölçüsüdür. Proqnozlaşdırıcı dəyişənində bir vahid dəyişiklik üçün nəticənin dəyişkənliyinin nə qədər olacağını söyləyirlər.

Məsələn, diabet inkişaf etdirmək üçün risk amillərini öyrənirsinizsə, yaş, BMI və fiziki fəaliyyətlə bir logistik reqressiya modelindən istifadə edə bilərsiniz. Yaş nisbəti yaşa nisbəti sizə, diabetin hər bir il artması, BMI və fiziki fəaliyyətin davamlı olması üçün artan diabetin inkişaf etdirilməsinin nə qədər artmasına nə qədər artır.

Qiymət nisbətləri xüsusilə faydalıdır, çünki iki dəyişən arasındakı münasibətlərin açıq bir mənzərəsini açıq şəkildə təmin edir. Onlar da əhəmiyyətli proqnozlaşdırıcıları müəyyənləşdirməyə kömək edə bilər və fərqli proqnoz verən dəyişənlər arasındakı dərnəklərin gücünü müqayisə etmək üçün istifadə edilə bilər.

Ümumilikdə, bahis nisbətləri, logistik reqressiya modellərini anlamaq və şərh etmək üçün vacib bir vasitədir. Tədqiqatçılara bir nəticənin ehtimalını artıran və ya azaldan amilləri müəyyənləşdirməyə kömək edə bilər və sonrakı təhsil və təhlil üçün əsas verə bilər.

TƏSVİRİ İSTİFADƏLƏRİ

Logistik reqressiya modellərindən istifadə edərək məlumatları təhlil edərkən nəticədə bahis nisbətləri ilə qarşılaşmaq çox yaygındır. Oran nisbəti, maraq dairəsinin proqnozlaşdırıcı dəyişkənliyində bir vahid dəyişiklik üçün nəticənin dəyişəninin nisbətindəki dəyişiklikləri təmsil edir. Təhlildən mənalı nəticələr çıxarmaq üçün bahis nisbətlərini düzgün şərh etmək vacibdir.

Qiymət nisbətlərinin təfsiri dəyərdən asılıdır:

Qiymət nisbəti 1-dirsə, bu, nəticənin dəyişənin olma ehtimalı hər iki səviyyəsi üçün eynidir.
Qiymət nisbəti 1-dən çox olarsa, bu, nəticənin dəyişənin ehtimalı daha yüksək səviyyədə olduqda daha yüksək olduqda daha yüksəkdir.
Qiymət nisbəti 1-dən azdırsa, bu, dəyişən dəyişəninin daha yüksək səviyyədə olduqda, nəticənin dəyişənin ehtimalı daha aşağı olduğunu göstərir.

Etibar fasilələri, nisbətlərin təfsirində də vacib bir rol oynayır:

Qiymət nisbətinin inamın intervalı 1-i ehtiva edirsə, nəticənin dəyişkənliyinin ehtimalı, proqnozlaşdırıcı dəyişəninin iki səviyyəsi arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənmir.
Qiymət nisbətinin inamın intrionunda 1-i ehtiva edirsə, nəticənin dəyişənin nisbətinin, proqnozlaşdırıcı dəyişəninin iki səviyyəsi arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqləndiyini göstərir.

Qiymət nisbətlərinin birlikləri və səbəb olmadığını qeyd etmək vacibdir. Yüksək bir nisbət nisbəti mütləq, proqnozlaşdırıcı dəyişəninin nəticənin dəyişkənliyinə səbəb olduğunu ifadə edir, çünki iki dəyişən arasındakı əlaqələrə təsir edən dəyişənlər ola bilər.

Qiymət nisbətlərinə təsir edən amillər

Logristik reqressiya modellərində bahis nisbətlərini şərh edərkən, dəyərlərinə təsir edə biləcək müxtəlif amilləri nəzərdən keçirmək vacibdir. Bu amillərə aşağıdakılar daxildir:

Proqnozlaşdırıcı Dəyişənlər: Modelə daxil edilmiş proqnozlaşdırıcı dəyişənləri, bahis nisbətlərinə təsir edə bilər. Bir proqnozlaşdırıcı dəyişəninin nəticə dəyişkənliyinə əhəmiyyətli bir təsir göstərərsə, bu, bahis nisbəti, logistik reqressiya modelində əmsalından asılı olaraq daha yüksək və ya aşağı olacaqdır.
Çaşqın dəyişənlər: Çaşqın dəyişənlər də bahis nisbətlərinə təsir göstərə bilər. Çaşqın dəyişənlər həm proqnoz verən, həm də nəticə dəyişənləri ilə əlaqəli dəyişənlərdir və aralarındakı əlaqəni təhrif edə bilər. Çaşqın dəyişənlər üçün nəzarət etmək, qarışıqlıqların nisbətlərinə təsirini azaltmağa kömək edə bilər.
Çox cırtdanlıq: İki və ya daha çox proqnozlaşdırıcı dəyişənləri çox əlaqəli olduqda çox collinearearity baş verir. Bu, qeyri-sabit və ya şişirdilmiş bahis nisbətləri ilə nəticələnə bilər və hər bir proqnozlaşdırıcı dəyişəninin təsirini fərdi olaraq şərh etməkdə çətinlik çəkə bilər.
Nümunə ölçüsü: Nümunə ölçüsü də bahis nisbətlərinə də təsir edə bilər. Kiçik bir nümunə ölçüsü ilə, əhəmiyyətli effektləri aşkar etmək çətinləşən nisbətlərdə daha çox dəyişkənlik ola bilər.
Qarşılıqlı təsir effektləri: Qarşılıqlı təsir effektləri bir proqnozçu dəyişən arasındakı əlaqə və nəticə dəyişənləri arasındakı əlaqə başqa bir proqnozlaşdırıcı dəyişəninin səviyyəsindən asılıdır. Bu qarşılıqlı təsir effektləri bahalı nisbətlərə təsir edə bilər və digər proqnozlaşdırıcı dəyişənləri kontekstində bahis nisbətlərini şərh etmək vacib ola bilər.

Logistik reqressiya modellərində nisbətlərin praktik nümunələri

Misal 1:

Ürək xəstəliyi ilə əlaqəli risk faktorlarını öyrənmək üçün bir logistik reqressiya modeli hazırlanmışdır. Siqaret çəkən olmaq üçün nisbət nisbəti 2 olduğu təsbit edildi.Əqrəb. Bu o deməkdir ki, ürək xəstəliyinin olması ehtimalı 2-dir.Siqaret çəkməyənlərlə müqayisədə siqaret çəkənlər üçün 5 qat daha yüksəkdir.

Misal 2:

Bir logistik reqressiya modeli, bir müştəri yaşlarına görə bir məhsul alma ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. 18-24 yaş qrupu üçün nisbət nisbəti 0-dır.8 və 25-34 yaş qrupu üçün 1-dir.2-ci. Bu o deməkdir ki, məhsul almaq ehtimalı 25-34 yaş arası müştərilərə nisbətən 18-24 yaş arası müştərilər üçün 20% aşağıdır.

Misal 3:

İşçilərin dövriyyəsinə töhfə verən amilləri müəyyən etmək üçün bir logistik reqressiya modeli yaradılmışdır. İş məmnuniyyəti üçün nisbət nisbəti 0 olduğu ortaya çıxdı.4-ə. Bu, işlərindən narazı olan işçilərin işdən razı qaldığı işçilərlə müqayisədə qalmaq ehtimalının yalnız 40% -i var. Başqa sözlə, iş narazılığı dövriyyənin əhəmiyyətli bir proqnozudur.

Misal 4:

Bir şəxsin diabet inkişaf etdirmə ehtimalı ilə əlaqəli risk faktorlarını öyrənmək üçün bir logistik reqressiya modeli hazırlanmışdır. Bir ailə tarixinin diabet tarixinin olması üçün nisbətdə 1 olduğu aşkar edilir.Əqrəb. Bu o deməkdir ki Bir ailənin diabet tarixi olan bir insan 1-dir.Bir ailə tarixi olmayan bir insanla müqayisədə diabet inkişaf etdirmə ehtimalı 8 qat daha çoxdur.

Misal	Müstəqil dəyişən	Ziddiyyət nisbəti	Təfsir
1	Siqnalı	2-ci.Əqrəb	Siqaret çəkənlərin 2 var.Ürək xəstəliyinin 5 qat yüksək olması
2-ci	Yaş	0.8 (18-24) 1.2 (25-34)	18-24 arasındakı müştərilərə 25-34 arasındakı müştərilərlə müqayisədə bir məhsul almaq üçün 20% aşağı ehtimal var
3-cü	İş məmnuniyyəti	0.4-ə	İşlərindən narazı olan işçilərə razı olan işçilərlə müqayisədə 60% aşağı qalmaq ehtimalı var
4-ə	Diabetin ailə tarixi	1.Əqrəb	Bir ailənin diabet tarixi olan bir insan 1-dir.Bir ailə tarixi olmayan bir insanla müqayisədə diabet inkişaf etdirmə ehtimalı 8 qat daha çoxdur

Qiymət nisbətlərinin məhdudiyyətləri və fərziyyələri

Məhdudiyyətə baxmayaraq, logistik reqressiya modellərində faydalarına baxmayaraq, diqqətlə nəzərdən keçirilməli olan məhdudiyyətlər və fərziyyələrlə gəlin.

Qiymət nisbətlərinin bir məhdudiyyəti budur ki, bunlar yalnız ikili nəticələrə tətbiq olunur. Nəticə iki kateqoriyadan çox olduqda, bahis nisbətlərindən istifadə edilə bilməz. Bundan əlavə, bahis əmsalları, proqnozlaşdırıcı dəyişən və nəticənin lövhə bahisləri arasında xətti əlaqəni güman edir. Bu fərziyyə yerinə yetirilmədiyi təqdirdə, bahis nisbəti proqnozçu və nəticə arasındakı əlaqəni dəqiq əks etdirə bilməz.

Qiymət nisbətlərinin digər vacib bir fərziyyəsi, müşahidələr arasında müstəqillik almalarıdır. Müşahidələr arasında əlaqə varsa, bahis nisbəti qərəzli ola bilər. Bundan əlavə, bahis nisbətləri, proqnozlaşdırıcı dəyişəninin təsirinin nəticənin dəyişənin bütün səviyyələrində sabit olduğunu güman edirlər. Bu fərziyyə pozulursa, bahis nisbəti proqnozçu və nəticə arasındakı əlaqəni dəqiq əks etdirə bilməz.

Qeyd etmək də vacibdir ki, nisbətlər nəticənin həqiqi ehtimalı barədə məlumat vermirlər. Yalnız nəticənin nisbi ehtimalı haqqında məlumat verirlər. Buna görə nəticələrin əsas ehtimalını və nəticələrin təfərrüatının əsas hissəsini nəzərə almaq vacibdir.

Ümumiyyətlə, bahis nisbəti, logistik reqressiya modellərində dəyərli bir vasitədir, lakin nəticələrini şərh etməkdə onların məhdudiyyətləri və fərziyyələri diqqətlə nəzərdən keçirilməlidir.

Logistik reqressiya modellərində nisbətlərin nisbətlərini hesablamaq

Addım 1: İstinad kateqoriyasını müəyyənləşdirin

Logistik reqressiya modellərində bahis nisbətlərini hesablamadan əvvəl istənilən kateqoriyalı proqnozlaşdırıcı dəyişənləri üçün istinad kateqoriyasını müəyyənləşdirmək lazımdır. İstinad kateqoriyası tez-tez ən aşağı və ya ən çox görülən dəyər olan qrupdur. Məsələn, cinsin təsirini ikili nəticəyə təslim olsaydıq, istinad kateqoriyası qadın kimi müəyyən edilə bilər.

Addım 2: əmsalları şərh edin

Bir logistik reqressiya modelindəki əmsallar istifadə olunur bahisləri hesablamaq əmsalı. Bu əmsallar, proqnozlaşdırıcı dəyişənində bir vahid artım üçün log bahisindəki dəyişiklikləri təmsil edir. Bu əmsalları istinad kateqoriyası və modelə daxil olan digər dəyişənlər kontekstində şərh etmək vacibdir.

Addım 3: Qiymət nisbətlərini hesablayın

Əmsallar təfsir edildikdən sonra, bahis nisbətləri hesablana bilər. Bu, hər əmsalın eksponentini qəbul etməklə edilir. 1-dən böyük bir nisbət nisbəti, proqnozlaşdırıcı dəyişənində bir vahid artımın meydana gəlmə ehtimalının artmasına səbəb olduğunu göstərir. 1-dən az olan bir nisbət nisbəti əksini göstərir ki, proqnozlaşdırıcı dəyişəninin bir vahid artımının nəticənin baş verməsi ehtimalının azalmasına səbəb olur.

Addım 4: Əhəmiyyətini qiymətləndirin

Qiymət nisbətlərinin əhəmiyyətli olub olmadığını müəyyən etmək üçün onların etibar intervallarına baxa bilərsiniz. İntervalın dəyəri 1-in dəyərində olmadıqda, ehtimal nisbəti əhəmiyyətli sayılır və proqnoz verən dəyişən və nəticəsi arasındakı birliyin sübutu var.

Addım 5: TƏSVİR EDİR

Nəhayət, Tədqiqat Əhali və Tədqiqat Sualının kontekstində bahis nisbətlərini şərh etmək lazımdır. Təsirin böyüklüyünü və istiqamətini və istiqamətini klinik cəhətdən nəzərdən keçirmək vacibdir. Bundan əlavə, bahis nisbətləri digər təsir ölçüsü və statistik əhəmiyyəti olan digər tədbirlər ilə birlikdə şərh edilməlidir.

Qiymətləndirmə nisbətləri barədə məlumat vermək

Bir logistik reqressiya analizinin nəticələrini yayarkən, bahis nisbətlərini aydın və qısa bir şəkildə bildirmək vacibdir. Bunun bir yolu, tətbiq olunarsa, istinad qrupu ilə müqayisədə bahis nisbətinin nisbətini ifadə etməkdir.

Statistik əhəmiyyəti və smetanın dəqiqliyini göstərmək üçün etimad intervalı və p-dəyəri daxil etmək də vacibdir.

Bir cədvəldə bahis nisbətlərini təqdim edərkən, dəyişənləri və onların kateqoriyalarını, habelə ayrı-ayrı sütunlarda, etimad intervalı və p-dəyəri daxil etmək üçün alt başlıqlardan istifadə etmək çox yaygındır.

Bu Bunu xatırlamaq vacibdir Qiymət nisbəti yalnız müstəqil dəyişən və nəticə dəyişən arasındakı birliyin gücü haqqında bizə məlumat verir. Səbəbiyyət və ya əlaqənin istiqaməti haqqında məlumat vermirlər. Buna görə, bir logistik reqressiya analizinin nəticələrini şərh edərkən digər amilləri və potensial qarışıq dəyişənləri nəzərdən keçirmək vacibdir.

Oran nisbəti, güvən intervalı və p-dəyəri daxildir: Bu statistika, müstəqil dəyişən və nəticə dəyişənləri arasındakı statistik əhəmiyyəti və birliyin gücü haqqında dəqiq bir anlayış təmin edir.
Masalarda alt başlıqlar təmin edin: Bu, dəyişənləri və onların kateqoriyalarını etiketlənməyə kömək edir və oxucuların nəticələrini başa düşməsini asanlaşdırır.
Potensial qarışıq dəyişənləri nəzərdən keçirin: Qiymət nisbəti yalnız müstəqil dəyişən və nəticə dəyişən arasındakı dərnək haqqında məlumat verir, buna görə əlaqəyə təsir edə biləcək digər amilləri nəzərə almaq vacibdir.

Qiymət nisbətləri üçün alternativ tədbirlər

Qiymət nisbətləri, proqnozlaşdırıcı dəyişənləri və ikili nəticə dəyişən arasındakı əlaqəni anlamaq üçün məntiqi reqressiya modellərində ümumiyyətlə istifadə olunur, əlavə təmin edə biləcək alternativ tədbirlər var içinə anlayışlar məlumat. Bu tədbirlər məlumatların daha əhatəli bir anlayışı üçün bahis nisbətləri ilə birlikdə istifadə edilə bilər.

Nisbi risk: Bir hadisənin baş vermə ehtimalını qiymətləndirən nisbətlərdən fərqli olaraq, nisbi risk digəri ilə müqayisədə bir qrupda baş verən bir hadisənin riskini qiymətləndirir. Nəticə dəyişən nadir olduqda bu ölçü faydalı ola bilər və bahis nisbəti effekt ölçüsünü həddən artıq qiymətləndirir.
Qoruma risk: Aid edilən risk, müəyyən bir risk faktoruna aid edilə bilən halların nisbətini qiymətləndirir. Bu tədbir, risk faktorunun və bələdçi müdaxilələrinin ictimai sağlamlığının təsirini qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər.
Cohenin d: Cohenin D, iki qrup vasitə arasındakı fərqi müqayisə etmək üçün istifadə edilə bilən bir effekt ölçüsünün standart ölçüsüdir. Bu ölçü, logistik reqressiyanın uyğun olmadığının və ya nəticə dəyişəninin davamlı olduğu hallarda faydalı ola bilər.

Budur Bunu qeyd etmək vacibdir Bu alternativ tədbirlərin hər birinin öz güclü və məhdudiyyətləri var və ölçü seçimi tədqiqat sualına və məlumatların xüsusiyyətlərinə əsaslanmalıdır. Bundan əlavə, məlumatların daha əhatəli bir anlayışı və proqnoz verən dəyişənlər və nəticələr dəyişən arasındakı əlaqələri təmin etmək üçün çoxsaylı tədbirlərdən istifadə etmək tövsiyə olunur.

Qiymət nisbətlərinin ümumi yanlış şərhləri

Qiymət nisbətləri logistik reqressiya modellərində geniş istifadə olunsa da, onlar bir neçə yolla səhv başa düşülə bilər. Qiymət nisbətlərinin xas məhdudiyyətlərini başa düşmək və onların təfsirində ümumi səhvlərdən qaçınmaq vacibdir.

Qiymət nisbətlərini risk nisbətləri kimi şərh etmək: Qiymət nisbətlərinin ən çox yayılmış yanlış şərhlərindən biri risk nisbətlərini təmsil etdiklərini güman etməkdir. Bununla birlikdə, bahis nisbətləri risk nisbətlərinə bərabər deyil və birini digərinə çevirmək səhv nəticələrə səbəb ola bilər.
Səbəbiyyətin fərz etməsi: Qiymət nisbəti yalnız iki dəyişən arasındakı birliyi göstərir və səbəbli bir əlaqə qura bilməz. Buna görə, ehtiyatları səbəbləri səbəb kimi şərhləri şərh etmək üçün ehtiyatlı olun.
Təsirin böyüklüyünə məhəl qoymadan: Qiymət nisbətləri, ilkin riskindən və dəyişənlər arasındakı birliyin dərəcəsindən asılı olaraq böyüklüklərdə çox dəyişə bilər. Deməli, ehtimal və praktik əhəmiyyətini müəyyənləşdirmək üçün bahis nisbətlərinin ölçüsünü və etibar intervallarının ölçüsünü yoxlamaq çox vacibdir.
Çaşqın dəyişənlərə baxan: Başqa bir ümumi səhv, proqnoz verən və nəticə dəyişənləri arasındakı əlaqəyə təsir edə biləcək potensial qarışıq dəyişənlərin təsirini gözdən salmaqdır. Çaşqınlıq üçün tənzimlənməməsi, saxta birliklər və səhvlər nisbətləri ilə nəticələnə bilər.

Buna görə də, bahis nisbətlərinin yanlış şərh etməsinin qarşısını almaq üçün əsas anlayışlarını və məhdudiyyətlərini hərtərəfli başa düşmək, onların böyüklüyünü və əhəmiyyətini diqqətlə araşdırın və analizdə potensial qarışıq dəyişənlərin hesabını nəzərdən keçirin.

Logistik reqressiya modellərində nisbətlərin üstünlükləri və mənfi cəhətləri

Üstünlük

Qiymət nisbəti, Logistic Reqressiya modellərində proqnoz verən və nəticə dəyişənləri arasındakı əlaqənin gücünü ölçmək üçün sadə və sadə bir yol təqdim edir.
ONDDS nisbətləri, çünki proqnozlaşdırıcı dəyişənində bir vahid dəyişiklik ilə əlaqəli nəticə dəyişəninin nisbətində dəyişiklikləri təmsil etmək asandır.
Qiymət nisbəti, fərqli tərəzi ilə ölçüldükdə, nəticə dəyişənində fərqli proqnozlaşdırıcı dəyişənlərinin effekti ölçüsünün müqayisəsinə imkan verir.
Oran nisbətləri, proqnozlaşdırıcı dəyişənlərinin müəyyən dəyərlərini nəzərə alaraq nəticənin dəyişənin ehtimalını qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər.

Dezavantajlar

Oran nisbəti, həmişə belə olmaya bilən proqnoz verən və nəticə dəyişənləri arasında xətti bir əlaqə qəbul edir.
Qiymət nisbətləri kateqoriyalı proqnozlaşdırıcı dəyişənləri üçün istinad kateqoriyasına həssas ola bilər.
Qiymət nisbəti, logistik reqressiya modelinin ümumi uyğunluğu və ya proqnozların keyfiyyəti haqqında məlumat vermir.
Nəzarət nisbətləri modelə daxil olmayan çaşqın dəyişənlərdən təsirlənə bilər.

Ümumiyyətlə, bahis nisbətlərinin üstünlükləri və mənfi cəhətləri olsa da, logistik reqressiya modellərinin nəticələrini anlamaq və şərh etmək üçün dəyərli bir vasitə olaraq qalırlar. Qeyri-adi nəzərə alınması, ehtimalları və məhdudiyyətləri anlamaq da daxil olmaqla onların təfsiri verilməlidir.

Qruplar arasında nisbətlərin nisbətlərini müqayisə etmək

Logistik reqressiyanı olan məlumatları təhlil edərkən, qruplar arasında bahis nisbətlərini müqayisə edə bilmək vacibdir. Qiymət nisbəti müxtəlif proqnoz verən dəyişənlər və nəticə dəyişənləri arasındakı əlaqə barədə məlumat verə bilər. Bu əlaqələri başa düşmək kömək edə bilər məlumatlı qərarlar qəbul etmək Model nəticələrinə əsasən.

Qruplar arasındakı bahis nisbətlərini müqayisə etməyin bir yolu, hər bir bəhs nisbəti üçün etimad intervallarını hesablamaq və sonra aralıqları müqayisə etməkdir. Aralıqlar üst-üstə düşmürsə, qruplar arasındakı nisbətlərdə statistik cəhətdən əhəmiyyətli bir fərqin olduğunu göstərir. Bununla birlikdə, böyüklüyünü qeyd etmək vacibdir arasındakı fərq Qiymət nisbətləri, yalnız statistik əhəmiyyəti deyil, vacibdir.

Qruplar arasında bahis nisbətlərini müqayisə etmək üçün başqa bir yanaşma istinad kateqoriyasından istifadə etməkdir. İstinad kateqoriyası ilə, hər qrup üçün bahis nisbəti, istinad qrupu üçün nisbəti ilə müqayisə olunur. Bu yanaşma qruplar arasındakı fərqləri daha asan bir anlayış təmin edə bilər. Bununla birlikdə, mənalı müqayisələri təmin etmək üçün müvafiq istinad kateqoriyasını seçmək vacibdir.

Ümumilikdə, qruplar arasındakı bahis nisbətlərini müqayisə etmək, logistik reqressiya ilə məlumatları təhlil etmək vacib bir tərəfdir. Predictor dəyişənləri və model nəticələrinə əsasən məlumatlı qərarlar qəbul etmək üçün kömək edə biləcək nəticə dəyişənləri arasındakı münasibətlərə dəyərli məlumatlar və anlayışlar təmin edə bilər.

Arayışlar

Logistik reqressiya modellərində bahis nisbətlərini daha yaxşı başa düşmək və şərh etməyə kömək edə biləcək bəzi faydalı arayışlar:

HOSMER, D.W., Mıxlamaq., & Lemeshow, s. (2000). Tətbiqi logistik reqressiyası. New York, NY: Wiley. Bu kitab logistik reqressiyasına və tətbiqlərinə hərtərəfli bir giriş təmin edir və bahis nisbətlərinin və onların təfsiri haqqında ətraflı izahatlar daxildir.
Qrenlandiya, s. (1987). Epidemioloji təhlillərdə effekt tədbirlərinin təfsiri və seçimi. American Epidemiologiya Jurnalı, 125 (5), 761-768. Bu seminal sənəd, bahis nisbətləri də daxil olmaqla müxtəlif təsir tədbirlərini müzakirə edir və onların təfsirinə dair rəhbərlik və epidemioloji tədqiqatlarda müvafiq istifadəyə dair rəhbərlik edir.
Vittinghoff, e., & Mcculloch, c.E. (2007). Logistik və Cox reqressiyasında dəyişən başına on hadisənin qaydasını rahatlaşdırmaq. American Epidemiologiya Jurnalı, 165 (6), 710-718. Bu məqalə, logistik reqressiya modellərində dəyişən başına ən azı on hadisənin olması və kiçik nümunə ölçülərini idarə etmək üçün alternativ yanaşmalar təqdim edir.

Fərqli müəlliflərin fərqli perspektivləri və qərəzləri ola biləcəyi üçün logistik reqressiya modellərində bahis nisbətlərini öyrənərkən bir sıra mənbələrlə tanış olmaq vacibdir. Qiymət nisbətlərini şərh edərkən, tədqiqat dizaynı və potensial qərəz mənbələrini, habelə məlumatların məhdudiyyətlərini və nəticələrin ümumiləşdirilməsini nəzərdən keçirmək də vacibdir.