Medidas de asociación para Regresión logística ordinal

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada estadístico incluido en la tabla Medidas de asociación.

Pares

Para la regresión logística ordinal, Minitab calcula las probabilidades acumulativas de cada observación y compara estos valores para cada par de observaciones. Estas categorías describen los pares de una respuesta con los valores 1, 2 y 3:
  • Concordante: Para pares que incluyen el valor de respuesta 1, un par es concordante si la probabilidad acumulada para el valor de respuesta 1 es mayor para la observación con valor de respuesta 1 que para la observación con los valores de respuesta 2 ó 3. Para los pares con los valores de respuesta 2 y 3, un par es concordante si la probabilidad acumulada para las respuestas hasta 2 es mayor para la observación con el valor de respuesta 2 que para la observación con el valor de respuesta 3.
  • Discordante: Para los pares que incluyen el valor de respuesta 1, un par es discordante si la probabilidad acumulada para el valor de respuesta 1 es mayor para la observación con valor de respuesta 2 o 3. Para los pares con los valores de respuesta 2 y 3, un par es discordante si la probabilidad acumulada para las respuestas hasta 2 es mayor para la observación con el valor de respuesta 3 que para la observación con el valor de respuesta 2.
  • Empate: Favor de leer mi comentario en BLRA, un par es un empate si las observaciones tienen iguales probabilidades acumuladas.

Interpretación

Utilice los números de pares para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Cuanto mayor sea el porcentaje de pares concordantes, mejor funcionará el modelo.

D de Somers

La D de Somers es la diferencia de porcentaje entre los pares concordantes y discordantes, incluyendo los empates.

Interpretación

Utilice la D de Somers para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares son concordantes y 25% son discordantes, entonces la D de Somers es 0.5.

La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.

Gamma de Goodman-Kruskal

Goodman-Kruskal Gamma es la diferencia de porcentaje entre los pares concordantes y discordantes, sin incluir los empates.

Interpretación

Utilice el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares son concordantes y 25% son discordantes, la Gamma de Goodman-Kruskal es 0.5.

La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.

Tau-a de Kendall

La Tau-a de Kendall es la diferencia de porcentaje de pares concordantes y discordantes entre todos los pares posibles, incluyendo los pares con el mismo valor de respuesta.

Interpretación

Utilice la Tau-a de Kendall para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. La Tau-a de Kendall siempre es menor que la D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal, porque esos dos estadísticos no incluyen los pares con el mismo valor de respuesta.

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