用stata做logit分析结果怎么看

如题所述

本帖最后由 黄叉叉 于 2014-3-21 12:18 编辑

今天有老师帮忙做出了logit的结果,是stata做的。之前没看过不知道怎么用,求懂的前辈来看看
貌似这里都是阴性结果,是不是说明没有相关或者什么的啊?
1.这是第一个
Iteration 0: log likelihood = -180.47341
Iteration 1: log likelihood = -179.86769
Iteration 2: log likelihood = -179.86706
Iteration 3: log likelihood = -179.86706

Logistic regression Number of obs = 308
LR chi2(3) = 1.21
Prob > chi2 = 0.7500
Log likelihood = -179.86706 Pseudo R2 = 0.0034

------------------------------------------------------------------------------
correctgroup | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
sex | .2442052 .270538 0.90 0.367 -.2860396 .77445
class | .0445818 .1212505 0.37 0.713 -.1930649 .2822284
college | .0540035 .2819299 0.19 0.848 -.498569 .6065759
_cons | -90.77355 243.7317 -0.37 0.710 -568.4789 386.9318
2.这是第二个
Iteration 0: log likelihood = -180.47341
Iteration 1: log likelihood = -179.69923
Iteration 2: log likelihood = -179.69818
Iteration 3: log likelihood = -179.69818

Logistic regression Number of obs = 308
LR chi2(3) = 1.55
Prob > chi2 = 0.6707
Log likelihood = -179.69818 Pseudo R2 = 0.0043

------------------------------------------------------------------------------
correctgroup | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
sex | .3047227 .2672197 1.14 0.254 -.2190183 .8284638
classgroup | .1979253 .2896891 0.68 0.494 -.3698548 .7657054
college | .1211345 .2682421 0.45 0.652 -.4046103 .6468794
_cons | -1.331071 .3577504 -3.72 0.000 -2.032249 -.6298929
温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  2016-06-01
要判断是否有相关性,看P值就可以了,从以上两个表格数据来看,除_cons外,P值均明显大于0.05,表明与这些因素没有相关性,_cons不知道是不是表示合并因素,如果是,就表明性别、分组、学校单个因素与最终结果没有相关性,但是三个因素一起则与结果有相关性。本回答被网友采纳

stata做logit回归分析的结果怎样看自变量是否显著
reg只提供回归分析,在出的结果里每个变量后面都有P值,P=0代表显著,P=0.01以下是1%显著水平显著,0.05是5%,0.1是10%,如要要T值可以ttest A之类的

stata做的logit模型结果看不懂~~哪位大仙帮帮忙~~~
z就是线性OLS中的t值,P>|z|就是检验变量显著性的概率,z绝对值>2 or P<0.05就显著.

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求大神看stata做出的logistic回归结果
log likelihood是对数似然函数值,它是最大似然估量,跟你这里没有关系。异方差性在logit模型当中是无法避免的问题,可以证明方差为1\/NP(1-P),所以你如果要符合标准的做必须用WLS,加权最小二乘法,一般很少有人在文献里会去用罢了因为繁琐。直接用怀特稳健估计就行。x1等变量都比较显著。

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logistic报告回归结果的 odds ratio(风险比),结果是否显著可以看sig。就是以一种样本为基础,其它的比之相比的风险。可以查阅一下统计学方面的书,就是一个比值,不是太难的。

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