Regressione con solo variabili categoriali

È possibile condurre una regressione se tutte le variabili dipendenti e indipendenti sono variabili categoriali?

regression logistic categorical-data

— altruista
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È certamente possibile, anche per la regressione comune o del giardino, purché la variabile di risposta (dipendente) sia trattata in modo puramente numerico. A seconda del software, potrebbe essere necessario spingerlo o forzarlo. Con una definizione adeguatamente ampia di regressione, per includere la regressione logistica o ordinale, non è solo possibile, è un luogo comune.

— Nick Cox,

Dobbiamo essere chiari sui nostri termini qui, ma in generale sì :

Se la tua variabile dipendente è continua (e i residui sono normalmente distribuiti, vedi qui ), ma tutte le tue variabili indipendenti sono categoriali, questo è solo un ANOVA .
Se la variabile dipendente è categorica e le variabili indipendenti sono continue, si tratterebbe di regressione logistica (possibilmente binaria, ordinale o multinomiale , a seconda).
Se sia la variabile dipendente sia le variabili indipendenti sono variabili categoriali, è comunque possibile utilizzare la regressione logistica: è una specie della versione di LR ANOVA.

Si noti che sia la regressione logistica sia la regressione dei minimi quadrati ordinari (lineari) sono casi speciali del Modello lineare generalizzato .

— gung - Ripristina Monica
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È il terzo caso che hai menzionato, ho provato LR, nessuno dei coefficienti è risultato significativo. Ho pensato che potrei fare qualcosa di sbagliato.

— altruista,

Non penso che ANOVA richieda una variabile dipendente continua non più di quanto richieda residui normalmente distribuiti. Queste sono solo condizioni in cui si prevede che ANOVA funzioni bene.

— Nick Cox,

@NickCox, hai ragione, ovviamente; stiamo cavillando su come definiamo e applichiamo questi termini. Il modo in cui lo direi è che il modello è derivato da questi presupposti, ma ANOVA può essere utilizzato anche se non sono soddisfatti, con la domanda se i risultati saranno utili a seconda.

— gung - Ripristina Monica

@altruist, ho esposto i tre casi per motivi di chiarezza concettuale; Riconosco che l'ultimo è quello che vuoi. Si noti che se si utilizza o meno il software correttamente per adattarlo al modello e se i coefficienti sono o meno "significativi" non è correlato al fatto che LR sia o meno il modello appropriato per la propria situazione.

— gung - Ripristina Monica

Si noti che essere categorici a volte è una questione di definizione per il software, e talvolta nella mente di chi guarda. Qual è il numero di bambini, ad esempio?

— Nick Cox,