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題 名 | 類別變數資料分析方法之研究--ODDS比與LOGISTIC迴歸模式 |
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作 者 | 柳克婷; | 書刊名 | 中國工商學報 |
卷 期 | 17 1995.10[民84.10] |
頁 次 | 頁295-308 |
分類號 | 319.51 |
關鍵詞 | 類別變數; ODDS比; LOGISTIC迴歸模式; Categorical variables; Odds ratio; Logistic regression model; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 類別變數(categorical variables)係指變數本身需經分類或設定等級,並以非數字型態表示者,如性別,宗教,教育程度等均屬於類別變數的一種,有別於傳統分析類別變數資料的方法如卡方檢定與各類別的百分比,本文以實例分別闡述(1)odds 比在分析類別變數間的關係時所具的優點及穩定性,(2)利用LOGISTIC迴歸模式解釋二變數間的線性關係,尤其是在自變數為數值變數或為有自然大小等級的類別變數,而應變數為僅出現二種結果,成功或失敗,是或否,等象徵性類別變數時,優於一般簡單線性迴歸方程式。 |
英文摘要 | A categorical variable is one for which the measurement scale consists of a set of categories. For instance, sex, reliegion or educations is one kind of categorical variables. In this paper, we use examples to discuss the priority of odds ratio and logistic regression model in interpreting the relationship between categorical variables, with illustrations and comparison to the ordinary procedures such as percentaging table and ordinary least square linear regression model. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。