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6-3. Categorical Data Analysis: 로지스틱 회귀모형(3)

Started ‎06-16-2020 by
Modified ‎06-16-2020 by
Views 1,779

6-3. Categorical Data Analysis: 로지스틱 회귀모형(3) 

   

안녕하세요^^

 

이번 시간에는 연속형 설명변수의 오즈비(Odds Ratio)에 대해 공부하겠습니다.

 

 

 

 

오즈비>

 

로지스틱 회귀분석에서 오즈비 계산을 해보도록 하겠습니다.

 

다음과 같은 로지스틱 회귀 모형을 고려해 보겠습니다. 

 

 

SE22016052000015570.jpg

 

 

단일 연속형 설명변수인 나이 변수(AGE)에 대해 1(1단위증가할 때의 오즈비를 구해보겠습니다.

 

 

SE22016052000021370.jpg

 

 

 

위 식이 복잡해 보이시나요?

전혀 복잡하지 않습니다^^

 

 

먼저 AGE+1일 때 오즈를 구하기 위해서

AGE자리에 AGE+1을 대입하고 모형의 양변에 지수승을 해준 것이 첫번째 등식입니다.

두 번째 등식은 첫 번째 등식과 마찬가지 방식이지만 AGE AGE값이 넣어준 것 뿐입니다.

 

 

세 번째 등식이 위 두 오즈의 비를 구하기 위해서, Older ODDS를 Younger ODDS로 나눠주었습니다.

결과적으로 BETA1의 지수승만 남게 된 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

따라서 추정된 BETA1의 값이 -0.008이었다면 1세 증가할 때의 오즈비는 0.992가 되고,

이는 “나이가 한 살 증가하면 EVENT가 발생할 오즈가 0.8% 적다”고 해석할 수 있습니다.

 

 

 

그럼 예제를 통해 다시 한번 적용해 보도록 하겠습니다.

 

 


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[로지스틱 모형 예제] 

 

 

SE22016052000032270.jpg

 

 

SE22016062211440570.jpg

 

 

SE22016052000035970.jpg

 

관측치수는 총 137이며,

반응 변수는 위의 RESPONSE PROFILE에서 볼 수 있듯이 

EVENT 발생 여부를 나타내는 이항 변수입니다. 

 

 

 

로지스틱 모형 적합 결과,

ODDS RATIO의 결과는 다음과 같이 나왔습니다.

 

GROUP 변수는 세 수준을 갖는 범주형 설명 변수로써,

범주형 설명변수에 대한 해석은 다음시간에 공부하도록 하겠습니다.

 

이번 시간에는

연속형 설명변수인 TIME변수에 대한 오즈비를 살펴보겠습니다.

 

SE22016052000040970.jpg

 

먼저 TYPE 3 ANALYSIS OF EFFECTS 표를 참고하여 

설명변수들의 GLOBAL한 유의성을 봅니다.

 

TIME 변수의 유의학률은 <.0001로 

유의수준 5%하에서 통계적으로 유의함을 알 수 있습니다. 

 

 

 

다음으로 TIME에 대한 오즈비 추정값을 살펴보겠습니다.

SE22016052000041670.jpg

 

TIME 1단위(1개월) 변할 때의 오즈비 1.194이고

오즈비의 95% 신뢰구간 (1.132, 1.290)으로 산출되었습니다.

 

이는 시간이 1개월 지날 때 1개월 지나기 전보다 

EVENT가 일어날 오즈가 1.194배 더 높다고 할 수 있습니다. 

 

 

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그럼 다음 시간에는 범주형 설명변수를 포함하는 로지스틱 회귀모형 적합결과를 묘사하는 것에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

감사합니다^^

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Last update:
‎06-16-2020 05:12 AM
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