Використання логістичної регресії для аналізу результатів статистичних спостережень

Анотація

У статті розглядаються питання проведення статистичного аналізу з використанням логістичних моделей упорядкованого множинного вибору, які будуються за результатами статистичних спостережень, що передбачають наявність категоріальної залежної змінної. Цю групу моделей доцільно використовувати в тому випадку, коли дискретна залежна змінна набуває кілька альтернативних значень, наприклад оцінка рівня успішності студентів (відмінно, добре, задовільно, незадовільно). Для оцінки параметрів таких моделей використовують алгоритми, засновані на елементах теорії імовірностей. Мета побудови моделі множинного вибору – визначити, які чинники та якою мірою впливають на ймовірність настання тієї чи іншої події, вибору тієї чи іншої альтернативи. У роботі досить детально викладені алгоритми розрахунку логіт-моделей бінарного і множинного вибору, а потім на прикладі конкретного завдання (статистичного аналізу результатів самооцінки здоров’я членів домашніх господарств) продемонстровано використання моделі на основі пакета SPSS. Слід зазначити, що в таких статистичних пакетах, як SPSS, STATISTICA, STATA, наявні модулі для побудови логіт- і пробіт-моделей.

Оцінка здоров’я населення охоплює об’єктивну оцінку стану його здоров’я за даними офіційної статистики про поширеність захворювань серед населення і сукупну суб’єктивну оцінку індивідуального стану здоров’я за результатами соціологічних досліджень. Важливо знати, наскільки узгоджуються об’єктивна оцінка здоров’я населення і суб’єктивне сприйняття стану здоров’я окремими індивідуумами. Оскільки первинні файли вибіркового обстеження домашніх господарств є конфіденційними, то для побудови моделі множинного вибору автором використані умовні дані, які за своїми характеристиками близькі до реальних значень. У рамках вибіркового спостереження зареєстровані такі змінні, як місце проживання, стать, вік, оцінка здоров’я, заняття спортом, куріння, дохід. При побудові моделі як залежна використовувалася змінна “здоров’я”, як категоріальні змінні – “стать” і “освіта”; коваріатамі були “вік” і “дохід”. Після побудови й оцінки розпізнавального сили моделі (тобто правильності передбачення залежної змінної) її специфікація зберігалась у спеціальному файлі для подальшого реконструювання.