{"id":4495,"date":"2023-07-10T16:22:01","date_gmt":"2023-07-10T16:22:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-coefficienti-di-regressione-logistica\/"},"modified":"2023-07-10T16:22:01","modified_gmt":"2023-07-10T16:22:01","slug":"interpretare-i-coefficienti-di-regressione-logistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-coefficienti-di-regressione-logistica\/","title":{"rendered":"Come interpretare i coefficienti di regressione logistica (con esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">La regressione logistica<\/a> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per adattare un modello di regressione quando la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> \u00e8 binaria.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando adattiamo un modello di regressione logistica, i coefficienti dei risultati del modello rappresentano <strong>la variazione media nella probabilit\u00e0 logaritmica<\/strong> della variabile di risposta associata a un aumento di un&#8217;unit\u00e0 della variabile predittrice.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 18px;\"> <strong>\u03b2 = Average Change in Log Odds of Response Variable\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Spesso vogliamo comprendere <strong>la variazione media delle probabilit\u00e0<\/strong> della variabile di risposta associata a un aumento di un&#8217;unit\u00e0 della variabile predittrice, che possiamo trovare utilizzando la formula <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> .<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 18px;\"> <strong>e <sup>\u03b2<\/sup> = Average Change in Odds of Response Variable<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come interpretare nella pratica i coefficienti di regressione logistica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come interpretare i coefficienti di regressione logistica<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler adattare un modello di regressione logistica utilizzando <strong>il genere<\/strong> e <strong>il numero di esami pratici sostenuti<\/strong> per prevedere se uno studente superer\u00e0 o meno un esame finale in una classe.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di adattare il modello utilizzando un software statistico (come R,<a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/python-di-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Excel<\/a> o <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-nella-camera-di-equilibrio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SAS<\/a> ) e di ricevere il seguente risultato:<\/span> <\/p>\n<table style=\"border: 1px solid black;\">\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\"><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stima del coefficiente<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Errore standard<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Valore Z<\/strong><\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Valore P<\/strong><\/span><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Intercettare<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">-1.34<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,23<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">5.83<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">&lt;0,001<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Genere maschile)<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">-0,56<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,25<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">2.24<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,03<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esami pratici<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">1.13<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,43<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">2.63<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">0,01<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come interpretare il genere (variabile predittrice binaria)<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che la stima del coefficiente per <strong>il genere<\/strong> \u00e8 negativa, indicando che essere maschio diminuisce le possibilit\u00e0 di superare l&#8217;esame.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche vedere che il valore p per il genere \u00e8 inferiore a 0,05, il che significa che ha un effetto statisticamente significativo sul superamento o meno dell&#8217;esame da parte di un individuo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per capire esattamente come l&#8217;essere maschio incide sul superamento o meno dell&#8217;esame, possiamo utilizzare la formula <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sup>-0,56<\/sup> = 0,57<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interpretiamo ci\u00f2 nel senso che gli uomini hanno solo <strong>0,57<\/strong> volte pi\u00f9 probabilit\u00e0 delle donne di superare l&#8217;esame, <em>assumendo che il numero di esami pratici rimanga costante<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo anche dire che gli uomini hanno (1 \u2013 0,57) <strong>il 43% in meno di probabilit\u00e0<\/strong> di superare l&#8217;esame rispetto alle donne, <em>sempre assumendo che il numero di esami pratici rimanga costante<\/em> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come interpretare le prove pratiche (variabile predittiva continua)<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che la stima del coefficiente per <b>le prove pratiche<\/b> \u00e8 positiva, indicando che ogni prova pratica aggiuntiva sostenuta aumenta la possibilit\u00e0 di superare l&#8217;esame finale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche vedere che il valore p per il numero di esami pratici sostenuti \u00e8 inferiore a 0,05, il che significa che ha un effetto statisticamente significativo sul superamento o meno dell&#8217;esame finale da parte di un individuo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per quantificare l&#8217;impatto di ogni esame pratico aggiuntivo sul superamento o meno dell&#8217;esame finale da parte di un individuo, possiamo utilizzare la formula <strong>e <sup>\u03b2<\/sup><\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>e <sup>1,13<\/sup> = 3,09<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Interpretiamo questo nel senso che ogni esame pratico aggiuntivo sostenuto aumenta la possibilit\u00e0 di superare l&#8217;esame finale del <strong>3,09<\/strong> , <em>assumendo che il genere rimanga costante<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo anche dire che ogni ulteriore esame pratico sostenuto \u00e8 associato ad un <strong>aumento (3,09 \u2013 1) del 209% delle probabilit\u00e0 di<\/strong> superare l&#8217;esame finale, sempre <em>assumendo che il genere rimanga costante.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : fare riferimento a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-la-regressione-logistica-allorigine\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo articolo<\/a> per sapere come interpretare il termine originale in un modello di regressione logistica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Risorse addizionali<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le seguenti esercitazioni forniscono informazioni aggiuntive sulla regressione logistica:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-riportare-i-risultati-della-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come riportare i risultati della regressione logistica<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/ipotesi-nulla-di-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Comprendere l&#8217;ipotesi nulla per la regressione logistica<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-vs-regressione-lineare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La differenza tra regressione logistica e regressione lineare<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. 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