Я бы использовала в таком случае binary logistic regression (под регрессией), загоняем все переменные (и, если нужно, их взаимодействия) и смотрим, что влияет.
Все правильно, и еще показание Wald и odds ratio (он же экспонента от Беты) и тест при нем. На пример, по сравнению с женщинами, у мужчин шансы пользоваться магазином возрастают в нное количество раз.
Нет, не совсем так. Например, если доход измерен в рублях, то коэффициент будет равен,скажем,0.02, т.е. при увеличении дохода на 1 рубль, шансы на покупку увеличатся в exp(0.02). А если бы доход измерялся в тысячах рублей, то коэффициент будет в 1000 раз больше, и интерпретировался бы так- при увеличении дохода на 1 тысячу руб шансы на покупку возрастают в exp(20) раз.
Итак коэффициенты разные, а ведь влияние одно и то же. Сильнее влияние там,где значимость меньше. Поставьте в регрессии метод пошагового ввода и тогда переменные будут входить в регрессию по мере уменьшения значимого влияния.
Comments 11
Reply
А я так понимаю, что показателем влияния будет коэффициент регрессии в получившемся уравнении? Или ошибаюсь?
Reply
Reply
А если бы доход измерялся в тысячах рублей, то коэффициент будет в 1000 раз больше, и интерпретировался бы так- при увеличении дохода на 1 тысячу руб шансы на покупку возрастают в exp(20) раз.
Итак коэффициенты разные, а ведь влияние одно и то же.
Сильнее влияние там,где значимость меньше.
Поставьте в регрессии метод пошагового ввода и тогда переменные будут входить в регрессию по мере уменьшения значимого влияния.
Reply
Leave a comment