كيفية تفسير pr(>|z|) في مخرجات الانحدار اللوجستي في r

عندما تقوم بإجراء انحدار لوجستي في R، سيتم عرض مخرجات نموذج الانحدار الخاص بك بالتنسيق التالي:

 Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -17.638452 9.165482 -1.924 0.0543 .
available -0.004153 0.006621 -0.627 0.5305  
drat 4.879396 2.268115 2.151 0.0315 * 

يمثل العمود Pr(>|z|) القيمة p المرتبطة بالقيمة الموجودة في عمود القيمة z .

إذا كانت القيمة p أقل من مستوى معين من الأهمية (على سبيل المثال α = 0.05)، فهذا يشير إلى أن متغير التوقع له علاقة ذات دلالة إحصائية مع متغير الاستجابة في النموذج.

يوضح المثال التالي كيفية تفسير قيم العمود Pr(>|z|) لنموذج الانحدار اللوجستي عمليًا.

مثال: كيفية تفسير قيم Pr(>|z|).

يوضح الكود التالي كيفية ملاءمة نموذج الانحدار اللوجستي في R باستخدام مجموعة بيانات mtcars المضمنة:

 #fit logistic regression model
model <- glm(am ~ disp + drat, data=mtcars, family=binomial)

#view model summary
summary(model)

Call:
glm(formula = am ~ disp + drat, family = binomial, data = mtcars)

Deviance Residuals: 
    Min 1Q Median 3Q Max  
-1.5773 -0.2273 -0.1155 0.5196 1.8957  

Coefficients:
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -17.638452 9.165482 -1.924 0.0543 .
available -0.004153 0.006621 -0.627 0.5305  
drat 4.879396 2.268115 2.151 0.0315 *
---
Significant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 43,230 on 31 degrees of freedom
Residual deviance: 21,268 on 29 degrees of freedom
AIC: 27,268

Number of Fisher Scoring iterations: 6

إليك كيفية تفسير القيم الموجودة في العمود Pr(>|z|):

• القيمة p لمتغير التوقع “disp” هي 0.5305 . وبما أن هذه القيمة لا تقل عن 0.05، فلا توجد علاقة ذات دلالة إحصائية مع متغير الاستجابة في النموذج.
• القيمة p للمتغير المتنبئ “drat” هي 0.0315 . وبما أن هذه القيمة أقل من 0.05، فإن هناك علاقة ذات دلالة إحصائية مع متغير الاستجابة في النموذج.

تخبرنا رموز الأهمية الموجودة أسفل جدول المعاملات أن علامة النجمة الواحدة (*) بجوار القيمة p البالغة 0.0315 تعني أن القيمة p ذات دلالة إحصائية عند α = 0.05.

كيف يتم حساب العلاقات العامة(>|z|)؟

إليك كيفية حساب قيمة Pr(>|z|) فعليًا:

الخطوة 1: حساب قيمة z

أولا، نحسب قيمة z باستخدام الصيغة التالية:

• قيمة z = تقدير / الأمراض المنقولة جنسيا. خطأ

على سبيل المثال، إليك كيفية حساب قيمة z لمتغير التوقع “drat”:

 #calculate z-value
4.879396 / 2.268115

[1] 2.151

الخطوة 2: احسب القيمة الاحتمالية

بعد ذلك، نحسب القيمة p ثنائية الذيل. يمثل هذا احتمال أن تكون القيمة المطلقة للتوزيع الطبيعي أكبر من 2.151 أو أقل من -2.151.

يمكننا استخدام الصيغة التالية في R لحساب هذه القيمة:

• القيمة p = 2 * (1-pnorm(قيمة z))

على سبيل المثال، إليك كيفية حساب القيمة p ثنائية الطرف لقيمة z تبلغ 2.151:

 #calculate p-value
2*(1-pnorm(2.151))

[1] 0.0314762

لاحظ أن هذه القيمة الاحتمالية تطابق القيمة الاحتمالية في مخرجات الانحدار أعلاه.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية ملاءمة نماذج الانحدار المختلفة في R:

كيفية إجراء الانحدار اللوجستي في R
كيفية إجراء الانحدار الخطي البسيط في R
كيفية إجراء الانحدار الخطي المتعدد في R