研究者想调查人们对“本国税收過高”的赞同程度：Strongly Disagree——非常不同意用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意用“2”表示；Strongly Agree--非常同意，用“3”表示

另外，研究鍺也调查了一些其它情况包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否用“1”表示）、年龄（age）和党派（politics：Lib——党派1，用“1”表示；Con——党派2用“2”表示；Lab——党派3，用“3”表示）部分数据如下图：

使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设 

• 假设1：因變量唯一，且为有序多分类变量如城市综合竞争力等级可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。

• 假设2：存在一個或多个自变量可为连续、有序多分类或无序分类变量。

• 假设3：自变量之间无多重共线性

• 假设4：模型满足“比例优势”假设。意思是無论因变量的分割点在什么位置模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关

  有序多分类嘚Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归，例如本例中因变量“本国的税收过高”的赞同程度有4个等级分析时拆分為三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)、(0+1+2 vs 3)均是较低级与较高级对比。

  在有序多分类Logistic回归中假设几个二元Logistic回归中，自变量的系数相等仅常数项不等，结果也只输出一组自变量的系数因此，有序多分类的Logistic回归模型必须对自变量系数相等的假设（即“比例优势”假设）进行检验（叒称平行线检验）。如果不满足该假设则考虑使用无序多分类Logistic回归。

对假设进行验证前我们需要将分类变量设置成哑变量。

假设1-2都是對研究设计的假设需要研究者根据研究设计进行判断，所以这里主要对数据的假设3-4进行检验

运用符合比例优势假设的有序Logistic回归分析是否是雇主、投票选举的党派和年龄对“税收过高”的效应。

本例中tax_too_high共有四个等级“0”表示“非常不同意”。如果选择ascending则“0”是最低的等级；如果选择Descending，则表示“0”为最高的等级

参数估计的OR值和95%CI见下图：

研究者想调查人们对“本国税收過高”的赞同程度：Strongly Disagree——非常不同意用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意用“2”表示；Strongly Agree--非常同意，用“3”表示

另外，研究鍺也调查了一些其它情况包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否用“1”表示）、年龄（age）和党派（politics：Lib——党派1，用“1”表示；Con——党派2用“2”表示；Lab——党派3，用“3”表示）部分数据如下图：

使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设 

• 假设1：因變量唯一，且为有序多分类变量如城市综合竞争力等级可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。

• 假设2：存在一個或多个自变量可为连续、有序多分类或无序分类变量。

• 假设3：自变量之间无多重共线性

• 假设4：模型满足“比例优势”假设。意思是無论因变量的分割点在什么位置模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关

  有序多分类嘚Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归，例如本例中因变量“本国的税收过高”的赞同程度有4个等级分析时拆分為三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)、(0+1+2 vs 3)均是较低级与较高级对比。

  在有序多分类Logistic回归中假设几个二元Logistic回归中，自变量的系数相等仅常数项不等，结果也只输出一组自变量的系数因此，有序多分类的Logistic回归模型必须对自变量系数相等的假设（即“比例优势”假设）进行检验（叒称平行线检验）。如果不满足该假设则考虑使用无序多分类Logistic回归。

对假设进行验证前我们需要将分类变量设置成哑变量。

假设1-2都是對研究设计的假设需要研究者根据研究设计进行判断，所以这里主要对数据的假设3-4进行检验

运用符合比例优势假设的有序Logistic回归分析是否是雇主、投票选举的党派和年龄对“税收过高”的效应。

本例中tax_too_high共有四个等级“0”表示“非常不同意”。如果选择ascending则“0”是最低的等级；如果选择Descending，则表示“0”为最高的等级

参数估计的OR值和95%CI见下图：

研究者想调查人们对“本国税收過高”的赞同程度：Strongly Disagree——非常不同意用“0”表示；Disagree——不同意，用“1”表示；Agree--同意用“2”表示；Strongly Agree--非常同意，用“3”表示

另外，研究鍺也调查了一些其它情况包括：是否是“雇主”（biz_owner：Yes——是，用“0”表示；No——否用“1”表示）、年龄（age）和党派（politics：Lib——党派1，用“1”表示；Con——党派2用“2”表示；Lab——党派3，用“3”表示）部分数据如下图：

使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设 

• 假设1：因變量唯一，且为有序多分类变量如城市综合竞争力等级可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。

• 假设2：存在一個或多个自变量可为连续、有序多分类或无序分类变量。

• 假设3：自变量之间无多重共线性

• 假设4：模型满足“比例优势”假设。意思是無论因变量的分割点在什么位置模型中各个自变量对因变量的影响不变，也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关

  有序多分类嘚Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归，例如本例中因变量“本国的税收过高”的赞同程度有4个等级分析时拆分為三个二元Logistic回归，分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)、(0+1+2 vs 3)均是较低级与较高级对比。

  在有序多分类Logistic回归中假设几个二元Logistic回归中，自变量的系数相等仅常数项不等，结果也只输出一组自变量的系数因此，有序多分类的Logistic回归模型必须对自变量系数相等的假设（即“比例优势”假设）进行检验（叒称平行线检验）。如果不满足该假设则考虑使用无序多分类Logistic回归。

对假设进行验证前我们需要将分类变量设置成哑变量。

假设1-2都是對研究设计的假设需要研究者根据研究设计进行判断，所以这里主要对数据的假设3-4进行检验

运用符合比例优势假设的有序Logistic回归分析是否是雇主、投票选举的党派和年龄对“税收过高”的效应。

本例中tax_too_high共有四个等级“0”表示“非常不同意”。如果选择ascending则“0”是最低的等级；如果选择Descending，则表示“0”为最高的等级

参数估计的OR值和95%CI见下图：