心理学研究中逻辑回归分析的基础

A. Alderete
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摘要

本文提出了一种logistic回归模型,用于预测二分分类变量。这种情况在心理学研究和其他社会科学学科中很常见。该模型比判别分析具有优势,因为它不需要正态性或同方差性等假设,而这些假设在许多情况下很难满足。另一方面,logistic回归与多元回归有相似之处:它具有统计对比,可以包含非线性效应,并允许进行各种诊断。目前,该方法被广泛应用于观察、调查和实验研究。本文介绍了该方法的逻辑和统计基础,并举例说明了计算和解释结果的程序。关键词:logistic回归-多元分析-分类数据
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Fundamentos del Análisis de Regresión Logística en la Investigación Psicológica
En este articulo se presenta el modelo de regresion logistica, apropiado para predecir una variable categorica dicotomica. Esta situacion es muy comun en la investigacion psicologica y en otras disciplinas de las ciencias sociales. Este modelo tiene ventajas sobre el analisis discriminante al no requerir supuestos como el de normalidad o de homocedasticidad, que en muchos casos son dificiles de cumplir. Por otro lado, la regresion logistica tiene semejanzas con la regresion multiple: cuenta con contrastes estadisticos, puede incorporar efectos no lineales y permite realizar diversos diagnosticos. En la actualidad este metodo es ampliamente utilizado tanto en estudios observacionales como de encuesta y experimentales. Se presentan de manera sencilla los fundamentos logicos y estadisticos del metodo, ilustrandose con un ejemplo los procedimientos de calculo e interpretacion de los resultados. Palabras clave: regresion logistica - analisis multivariado - datos categoricos
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