2x2 및 Ix2 (단일 요인-이항 반응) 우발성 테이블의 로지스틱 회귀 분석 대 카이 제곱?

2x2 및 Ix2 우발성 테이블에서 로지스틱 회귀의 사용을 이해하려고합니다. 예를 들어, 이것을 예로 사용

카이 제곱 검정과 로지스틱 회귀 분석의 차이점은 무엇입니까? 다음과 같이 여러 명목 요소 (Ix2 테이블)가있는 테이블은 어떻습니까?

거기에 비슷한 질문입니다 여기가 -하지만 대답은 카이 제곱이 MXN 테이블을 처리 할 수있는 중심이다,하지만 내 질문은 바이너리 결과 단일 명목 요인이있는 경우에 대한 specificalyl입니다 것입니다. (연결된 스레드는 이 스레드 를 참조하지만 이는 여러 변수 / 요인에 관한 것입니다).

이항 반응을 갖는 단일 요인 (즉, 다른 변수를 제어 할 필요가없는) 인 경우 로지스틱 회귀 분석의 목적 차이는 무엇입니까?

— L 잔 도르
소스

질문에 +1하지만, 데이터를 복사하고 붙여 넣을 수 있도록해야합니다.

— Antoni Parellada

로지스틱 회귀 출력, 카이 제곱 검정 및 OR에 대한 신뢰 구간간에 p- 값이 다른 이유는 무엇입니까?를 참조하십시오 . . 연관에 대한 피어슨의 카이 제곱 검정은 모든 기울기가 0이라는 귀무 가설에 대한 점수 검정입니다. 해당 우도 비 검정은 점진적으로 동일합니다. @Kodiologist가 말했듯이 로지스틱 회귀 분석은 모든 기울기가 0인지 테스트하는 것보다 광범위합니다.

— Scortchi-Monica Monica 복원

궁극적으로 사과와 오렌지입니다.

로지스틱 회귀는 명목 변수를 하나 이상의 다른 변수의 확률 결과로 모델링하는 방법입니다. 로지스틱 회귀 모델을 피팅하면 모델 계수가 0과 유의하게 다른지 여부를 테스트하거나, 계수에 대한 신뢰 구간을 계산하거나, 모델이 새로운 관측치를 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 조사 할 수 있습니다.

독립 χ² 테스트는 두 명목 변수는 독립적이라는 귀무 가설을 테스트하는 특정 유의 테스트입니다.

로지스틱 회귀 또는 χ² 테스트를 사용해야하는지 여부는 답변하려는 질문에 따라 다릅니다. 예를 들어, χ² 테스트는 개인의 등록 된 정당이 자신의 인종과 무관하다고 믿을 수 없는지 여부를 검사 할 수있는 반면, 로지스틱 회귀 분석은 주어진 인종, 연령 및 성별을 가진 사람이 각 정당에 속하는 확률을 계산할 수 있습니다 .

— 코디과
소스

감사. 다른 방법으로 답변 할 수있는 다른 유형의 질문에 대한 예를 들어 주시겠습니까? 두 가지 방법으로 답변 할 수있는 다양한 질문을 이해하기 위해 권장 할 수있는 특정 자료가 있습니까?

— L Xandor

내 대답에 예를 추가했습니다. 두 번째 질문과 관련하여 Wikipedia는 시작하기에 알맞은 곳입니다. 또한 대부분의 입문 응용 통계 교과서에는 χ² 독립성 테스트와 로지스틱 회귀 분석이 모두 언급됩니다.

— Kodiologist

감사. 2x2 연속성 테이블의 특정 경우에 차이점이 무엇인지 여전히 확실하지 않습니까? 카이 제곱은 결과가 요인의 변동과 독립적인지 확인하지만 로지스틱 회귀는 여기서 무엇을합니까? LR이 일련의 요소를 기반으로 예측을 수행하는 데 유용하다는 것을 알고 있지만 간단한 2x2의 경우 차이점이 무엇인지 확실하지 않지만 확실하게 사용됩니다. 원래 포스트의 응력 / 환류 테이블이 어떻게 다르게 사용되는지에 대한 구체적인 예입니까? 내가 가장 관심있는 것은 싱글 팩터 사례

— L Xandor

또는 인종 / 정당은 예와 마찬가지로 작동하지만 로지스틱 회귀를 사용할 때 여러 가지 요소를 사용하고 있으며 그것이 어떻게 유용한 지 알 수 있습니다. 단일 요인의 경우 LR (또는 다른 점)을 사용하십시오. 인종과 정당 사이의 관계를 조사하기 위해 두 가지 방법을 모두 사용한다면 카이 제곱과 로지스틱 회귀의 차이점은 무엇입니까?

— L Xandor

응력 및 역류 예제의 경우 로지스틱 회귀를 사용하여 응력이 역류 확률에 크게 영향을 미치는지 테스트하거나이 효과를 나타내는 승산 비에 대한 신뢰 구간을 계산할 수 있습니다. 이것이 χ² 검정과 개념적으로 다른 한 가지 방법은 응력 또는 역류 중 하나가 종속 변수로 해석된다는 것입니다. 그러나 어쨌든 로지스틱 회귀 분석은 2x2 우연성 테이블에 대한 과잉으로 간주 될 수 있습니다.

— Kodiologist