Stata Data Analysis Examples Multin

Stata Data Analysis Examples
Multinomial Logistic Regression
Version info: Code for this page was tested in Stata 12.
Multinomial logistic regression is used to model nominal outcome variables, in which the log odds of the outcomes are modeled as a linear combination of the predictor variables.

Please note: The purpose of this page is to show how to use various data analysis commands. It does not cover all aspects of the research process which researchers are expected to do. In particular, it does not cover data cleaning and checking, verification of assumptions, model diagnostics and potential follow-up analyses.

Examples of multinomial logistic regression
Example 1. People's occupational choices might be influenced by their parents' occupations and their own education level. We can study the relationship of one's occupation choice with education level and father's occupation. The occupational choices will be the outcome variable which consists of categories of occupations.
Example 2. A biologist may be interested in food choices that alligators make. Adult alligators might have different preferences from young ones. The outcome variable here will be the types of food, and the predictor variables might be size of the alligators and other environmental variables.

Example 3. Entering high school students make program choices among general program, vocational program and academic program. Their choice might be modeled using their writing score and their social economic status

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่าง Stata วิเคราะห์ข้อมูล
พหุถดถอยโลจิสติ
เวอร์ชันข้อมูล: รหัสสำหรับหน้านี้ได้รับการทดสอบใน Stata 12.
พหุถดถอยโลจิสติถูกนำมาใช้ในการจำลองตัวแปรผลเล็กน้อยซึ่งในการต่อรองการเข้าสู่ระบบของผลลัพธ์จะถูกจำลองเป็นการรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรโปรดทราบ: วัตถุประสงค์ของหน้านี้คือการแสดงวิธีการใช้คำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ มันไม่ครอบคลุมทุกด้านของกระบวนการวิจัยที่นักวิจัยคาดว่าจะทำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่ครอบคลุมถึงการทำความสะอาดและการตรวจสอบข้อมูลการตรวจสอบของสมมติฐานวินิจฉัยรูปแบบและมีศักยภาพในการติดตามวิเคราะห์. ตัวอย่างของการถดถอยโลจิสติกพหุนามตัวอย่าง 1. ประชาชนทางเลือกในการประกอบอาชีพอาจจะได้รับอิทธิพลจากการประกอบอาชีพของพ่อแม่และระดับการศึกษาของพวกเขาเอง เราสามารถศึกษาความสัมพันธ์ของการเลือกอาชีพของคนที่มีระดับการศึกษาและการประกอบอาชีพของพ่อ ทางเลือกในการประกอบอาชีพจะเป็นตัวแปรผลซึ่งประกอบด้วยประเภทของการประกอบอาชีพ. ตัวอย่างที่ 2 นักชีววิทยาอาจจะสนใจในการเลือกรับประทานอาหารที่ทำให้จระเข้ จระเข้ผู้ใหญ่อาจมีความต้องการที่แตกต่างจากคนหนุ่มสาว ตัวแปรผลที่นี่จะเป็นชนิดของอาหารและตัวแปรอาจจะมีขนาดของจระเข้และตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมอื่น ๆ . ตัวอย่าง 3. การเข้าสู่นักเรียนมัธยมให้ทางเลือกที่โปรแกรมในหมู่โปรแกรมทั่วไป, โปรแกรมอาชีวศึกษาและหลักสูตรการศึกษา ทางเลือกของพวกเขาอาจจะสร้างแบบจำลองโดยใช้คะแนนการเขียนของพวกเขาและสถานะทางเศรษฐกิจสังคมของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูล LanguageMultinomial Logistic Regressionข้อมูลรุ่น : โค้ดสำหรับหน้านี้ถูกทดสอบใน Language 12Multinomial Logistic Regression ใช้ตัวแปรแบบผลที่ระบุ ซึ่งในบันทึกอัตราต่อรองผลเป็นแบบการรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรตัวแปรหมายเหตุ : จุดประสงค์ของหน้านี้จะแสดงวิธีการใช้คำสั่งในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ มันไม่ครอบคลุมทุกด้านของกระบวนการวิจัย ซึ่งนักวิจัยคาดว่าจะทำ โดยเฉพาะมันไม่ครอบคลุมข้อมูลการทำความสะอาดและการตรวจสอบ , การตรวจสอบสมมติฐาน การวินิจฉัยและติดตามรูปแบบการวิเคราะห์ศักยภาพตัวอย่างของ Multinomial Logistic Regressionตัวอย่าง 1 ทางเลือกอาชีพของประชาชนอาจจะได้รับอิทธิพลจากพ่อแม่ของพวกเขา อาชีพ และระดับการศึกษาของตนเอง เราสามารถศึกษาความสัมพันธ์ของการเลือกอาชีพ ระดับการศึกษา และอาชีพของบิดา เลือกอาชีพจะได้รับผลตัวแปรซึ่งประกอบด้วยประเภทของอาชีพตัวอย่างที่ 2 นักชีววิทยาอาจจะสนใจในการเลือกอาหารที่จระเข้ให้ จระเข้ผู้ใหญ่อาจมีลักษณะแตกต่างจากคนหนุ่มสาว ผลของตัวแปรนี้จะเป็นชนิดของอาหาร และทำนายตัวแปรอาจจะมีขนาดของจระเข้ และปัจจัยสิ่งแวดล้อมอื่น ๆตัวอย่างที่ 3 ป้อนนักเรียนเลือกโปรแกรมของโปรแกรมทั่วไป , โปรแกรม - โปรแกรมวิชาการ ทางเลือกของพวกเขาอาจจะแบบใช้เขียนคะแนนและสถานะทางเศรษฐกิจทางสังคมของพวกเขา