{"id":616,"date":"2023-07-29T07:54:38","date_gmt":"2023-07-29T07:54:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-logistica\/"},"modified":"2023-07-29T07:54:38","modified_gmt":"2023-07-29T07:54:38","slug":"statistiche-di-regressione-logistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-logistica\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione logistica in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La regressione logistica<\/strong> \u00e8 un metodo che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Ecco alcuni esempi di utilizzo della regressione logistica:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vogliamo sapere in che modo l\u2019esercizio fisico, la dieta e il peso influiscono sulla probabilit\u00e0 di avere un infarto. La variabile di risposta \u00e8 <em>l\u2019infarto<\/em> e ha due esiti potenziali: si verifica un infarto oppure non si verifica.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vogliamo sapere in che modo GPA, punteggio ACT e numero di corsi AP seguiti influiscono sulla probabilit\u00e0 di essere accettati in una particolare universit\u00e0. La variabile di risposta \u00e8 <em>l&#8217;accettazione<\/em> e ha due potenziali esiti: accettato o non accettato.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vogliamo sapere se il conteggio delle parole e il titolo dell&#8217;e-mail influiscono sulla probabilit\u00e0 che un&#8217;e-mail sia spam. La variabile di risposta \u00e8 <em>spam<\/em> e ha due possibili esiti: spam o non spam.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire la regressione logistica in Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: regressione logistica in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler capire se l&#8217;et\u00e0 della madre e l&#8217;abitudine al fumo influiscono sulla probabilit\u00e0 di avere un bambino con basso peso alla nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per esplorare questo aspetto, possiamo eseguire una regressione logistica utilizzando l\u2019et\u00e0 e il fumo (s\u00ec o no) come variabili esplicative e il basso peso alla nascita (s\u00ec o no) come variabile di risposta. Poich\u00e9 la variabile di risposta \u00e8 binaria \u2013 ci sono solo due possibili risultati \u2013 dovrebbe essere utilizzata la regressione logistica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Completa i seguenti passaggi in Stata per eseguire la regressione logistica utilizzando il set di dati chiamato <em>lbw<\/em> , che contiene dati su 189 madri diverse.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: caricare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Caricare i dati digitando quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>utilizzare https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/lbw<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: ottieni un riepilogo dei dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ottieni una rapida comprensione dei dati con cui stai lavorando digitando quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">riassumere<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5793 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\" alt=\"Dataset per basso peso alla nascita in Stata\" width=\"534\" height=\"356\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che ci sono 11 variabili diverse nel set di dati, ma le uniche tre che ci interessano sono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>basso<\/strong> \u2013 se il bambino ha o meno un basso peso alla nascita. 1 = s\u00ec, 0 = no.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>et\u00e0<\/strong> \u2013 et\u00e0 della madre.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>fumo<\/strong> \u2013 se la madre ha fumato o meno durante la gravidanza. 1 = s\u00ec, 0 = no.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: eseguire la regressione logistica.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Digitare quanto segue nella casella di comando per eseguire una regressione logistica utilizzando <em>et\u00e0<\/em> e <em>fumo<\/em> come variabili esplicative e <em>basso<\/em> come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>logit di fumo di bassa et\u00e0<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5798 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata3.png\" alt=\"Output della regressione logistica in Stata\" width=\"579\" height=\"331\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i numeri pi\u00f9 interessanti nel risultato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Coef (et\u00e0):<\/strong> -.0497792. Mantenendo costante <em>il fumo<\/em> , ogni anno di aumento dell\u2019et\u00e0 \u00e8 associato a un aumento exp(-0,0497792) = 0,951 delle probabilit\u00e0 che un bambino abbia un basso peso alla nascita. Se questo numero \u00e8 inferiore a 1, l&#8217;aumento dell&#8217;et\u00e0 \u00e8 effettivamente associato a una diminuzione della possibilit\u00e0 di avere un bambino con basso peso alla nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che la madre A e la madre B fumano entrambe. Se la madre A ha un anno in pi\u00f9 della madre B, allora le probabilit\u00e0 che la madre A abbia un bambino con basso peso alla nascita sono solo il 95,1% delle probabilit\u00e0 che la madre B abbia un bambino con basso peso alla nascita. la nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P&gt;|z| (et\u00e0):<\/strong> 0,119. Questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test per <em>l&#8217;et\u00e0<\/em> . Poich\u00e9 questo valore non \u00e8 inferiore a 0,05, l\u2019et\u00e0 non \u00e8 un predittore statisticamente significativo del basso peso alla nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rapporto di probabilit\u00e0 (fumo):<\/strong> 0,6918486. Tenendo costante <em>l&#8217;et\u00e0<\/em> , una madre che fuma durante la gravidanza ha una probabilit\u00e0 maggiore (0,6918486) = 1,997 di avere un bambino con basso peso alla nascita rispetto a una madre che non fuma durante la gravidanza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che la madre A e la madre B abbiano entrambe 30 anni. Se la madre A fuma durante la gravidanza e la madre B non fuma, le probabilit\u00e0 che la madre A abbia un bambino con basso peso alla nascita sono superiori del 99,7% rispetto alle probabilit\u00e0 che la madre B abbia un bambino con basso peso alla nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>P&gt;|z| (fumo):<\/strong> 0,032. Questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test per <em>il fumo<\/em> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, <em>il fumo<\/em> \u00e8 un predittore statisticamente significativo di basso peso alla nascita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, vorremmo riportare i risultati della nostra regressione logistica. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 stata eseguita una regressione logistica per determinare se l&#8217;et\u00e0 della madre e l&#8217;abitudine al fumo influenzano la probabilit\u00e0 di avere un bambino con basso peso alla nascita. Nell&#8217;analisi \u00e8 stato utilizzato un campione di 189 madri.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I risultati hanno mostrato che esisteva una relazione statisticamente significativa tra fumo e probabilit\u00e0 di basso peso alla nascita (z = 2,15, p = 0,032), mentre non esisteva alcuna relazione statisticamente significativa tra et\u00e0 e probabilit\u00e0 di basso peso alla nascita (z = -1,56 , p = 0,032). 119).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un metodo che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Ecco alcuni esempi di utilizzo della regressione logistica: Vogliamo sapere in che modo l\u2019esercizio fisico, la dieta e il peso influiscono sulla probabilit\u00e0 di avere un infarto. 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