स्टाटा में लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे करें

लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग हम रिग्रेशन मॉडल को फिट करने के लिए करते हैं जब प्रतिक्रिया चर बाइनरी होता है। यहां लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करने के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

• हम जानना चाहते हैं कि व्यायाम, आहार और वजन दिल का दौरा पड़ने की संभावना पर कैसे प्रभाव डालते हैं। प्रतिक्रिया चर दिल का दौरा है और इसके दो संभावित परिणाम हैं: दिल का दौरा पड़ता है या नहीं होता है।
• हम जानना चाहते हैं कि जीपीए, एसीटी स्कोर और एपी पाठ्यक्रमों की संख्या किसी विशेष विश्वविद्यालय में स्वीकार किए जाने की संभावना को कैसे प्रभावित करती है। प्रतिक्रिया चर स्वीकृति है और इसके दो संभावित परिणाम हैं: स्वीकृत या स्वीकृत नहीं।
• हम जानना चाहते हैं कि क्या शब्द गणना और ईमेल शीर्षक किसी ईमेल के स्पैम होने की संभावना को प्रभावित करते हैं। प्रतिक्रिया चर स्पैम है और इसके दो संभावित परिणाम हैं: स्पैम या स्पैम नहीं।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि स्टाटा में लॉजिस्टिक रिग्रेशन कैसे करें।

उदाहरण: स्टाटा में लॉजिस्टिक रिग्रेशन

मान लीजिए हम यह समझना चाहते हैं कि क्या मां की उम्र और धूम्रपान की आदतें कम वजन वाले बच्चे के जन्म की संभावना को प्रभावित करती हैं।

इसका पता लगाने के लिए, हम व्याख्यात्मक चर के रूप में उम्र और धूम्रपान (हां या नहीं) और प्रतिक्रिया चर के रूप में जन्म के समय कम वजन (हां या नहीं) का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन कर सकते हैं। चूंकि प्रतिक्रिया चर द्विआधारी है – केवल दो संभावित परिणाम हैं – लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग किया जाना चाहिए।

एलबीडब्ल्यू नामक डेटासेट का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन करने के लिए स्टाटा में निम्नलिखित चरणों को पूरा करें, जिसमें 189 विभिन्न माताओं पर डेटा शामिल है।

चरण 1: डेटा लोड करें.

कमांड बॉक्स में निम्नलिखित टाइप करके डेटा लोड करें:

https://www.stata-press.com/data/r13/lbw का उपयोग करें

चरण 2: डेटा सारांश प्राप्त करें।

कमांड बॉक्स में निम्नलिखित टाइप करके आप जिस डेटा के साथ काम कर रहे हैं उसकी त्वरित समझ प्राप्त करें:

संक्षेप में

हम देख सकते हैं कि डेटासेट में 11 अलग-अलग वेरिएबल हैं, लेकिन केवल तीन जिनमें हमारी रुचि है वे हैं:

• कम – जन्म के समय बच्चे का वजन कम है या नहीं। 1 = हाँ, 0 = नहीं।
• उम्र – माँ की उम्र.
• धूम्रपान – गर्भावस्था के दौरान माँ धूम्रपान करती थी या नहीं। 1 = हाँ, 0 = नहीं।

चरण 3: लॉजिस्टिक रिग्रेशन करें।

आयु और धूम्रपान को व्याख्यात्मक चर के रूप में और निम्न को प्रतिक्रिया चर के रूप में उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन करने के लिए कमांड बॉक्स में निम्नलिखित टाइप करें।

कम उम्र का धूम्रपान लॉगिट

यहां परिणाम में सबसे दिलचस्प संख्याओं की व्याख्या करने का तरीका बताया गया है:

कोएफ़ (उम्र): -.0497792. धूम्रपान को स्थिर रखने पर, प्रत्येक वर्ष आयु में वृद्धि के साथ जन्म के समय कम वजन वाले बच्चे की संभावना में ऍक्स्प (-0.0497792) = 0.951 की वृद्धि होती है। यह संख्या 1 से कम होने का मतलब है कि उम्र में वृद्धि वास्तव में कम वजन वाले बच्चे के जन्म की संभावना में कमी के साथ जुड़ी हुई है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि माँ A और माँ B दोनों धूम्रपान करती हैं। यदि मां ए, मां बी से एक वर्ष बड़ी है, तो मां ए के कम वजन वाले बच्चे को जन्म देने की संभावना केवल 95.1% है, जबकि मां बी के कम वजन वाले बच्चे को जन्म देने की संभावना केवल 95.1% है। जन्म।

पी>|जेड| (आयु): 0.119. यह उम्र के परीक्षण आँकड़े से जुड़ा पी-वैल्यू है। चूँकि यह मान 0.05 से कम नहीं है, उम्र कम जन्म के वजन का सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता नहीं है।

विषम अनुपात (धुआं): 0.6918486। उम्र को स्थिर रखते हुए, गर्भावस्था के दौरान धूम्रपान करने वाली मां में गर्भावस्था के दौरान धूम्रपान न करने वाली मां की तुलना में कम वजन वाले बच्चे के जन्म की संभावना अधिक होती है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि माँ A और माँ B दोनों 30 वर्ष की हैं। यदि गर्भावस्था के दौरान मां ए धूम्रपान करती है और मां बी धूम्रपान नहीं करती है, तो मां ए के कम वजन वाले बच्चे को जन्म देने की संभावना मां बी के कम वजन वाले बच्चे को जन्म देने की संभावना से 99.7% अधिक है।

पी>|जेड| (धुआं): 0.032. यह धुएं के परीक्षण आँकड़े से जुड़ा पी-मूल्य है। चूँकि यह मान 0.05 से कम है, धूम्रपान जन्म के समय कम वजन का एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता है।

चरण 4: परिणामों की रिपोर्ट करें।

अंत में, हम अपने लॉजिस्टिक रिग्रेशन के परिणामों की रिपोर्ट करना चाहेंगे। यह कैसे करें इसका एक उदाहरण यहां दिया गया है:

यह निर्धारित करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन किया गया कि क्या मां की उम्र और धूम्रपान की आदतें कम वजन वाले बच्चे के जन्म की संभावना को प्रभावित करती हैं। विश्लेषण में 189 माताओं का एक नमूना इस्तेमाल किया गया था।

परिणामों से पता चला कि धूम्रपान और जन्म के समय कम वजन की संभावना के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध था (जेड = 2.15, पी = 0.032), जबकि उम्र और जन्म के समय कम वजन की संभावना के बीच कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध नहीं था (जेड = -1.56) , पी = 0.032). 119).