Razões de chances para Ajustar modelo logístico binário

Encontre definições e orientações de interpretação para cada estatística nas tabelas Razões de chances.

Razão de chances

A razão de chances compara as chances de dois eventos. As chances de um evento são a probabilidade de que o evento ocorra dividida pela probabilidade de que o evento não ocorra. O Minitab calcula razões de chances quando o modelo usa a função de ligação logit.

Interpretação

Use a razão de chances para compreender o efeito de uma preditora. A interpretação da razão de chances depende se a preditora é categórica ou contínua.

Razões de chances para preditoras contínuas

As razões de chances que são maiores do que 1 indicam que o evento tem mais probabilidade de ocorrer conforme a preditora aumenta. As razões de chances que não menos do que 1 indicam que o evento tem menos probabilidade de ocorrer conforme a preditora aumenta.

Nesses resultados, o modelo usa o nível de dosagem de um medicamento para predizer a presença ou ausência de bactéria em adultos. Cada comprimido contém uma dose de 0,5 mg, portanto, os pesquisadores usam uma mudança de unidade de 0,5 mg. A razão de chances é de aproximadamente 6. Para cada comprimido adicional que um adulto ingere, as chances de que um paciente não tenha a bactéria aumenta cerca de 6 vezes.

Regressão Logística Binária: Sem Bactéria versus Dose (mg)

Razões de Chances para Preditores Contínuos Unidade de Razão de Mudança Chances IC de 95% Dose (mg) 0,5 6,1279 (1,7218; 21,8095)
Razões de chances para preditoras categóricas

Para preditores categóricos, a razão de chances compara as chances de o evento ocorrer em dois níveis diferentes do preditor. O Minitab define a comparação listando os níveis em 2 colunas, Nível A e Nível B. O nível B é o nível de referência para o fator. As razões de chances que forem maiores que 1 indicam que o evento é menos provável a nível B. As razões de chances que forem menores do que 1 indicam que o evento apresenta maior probabilidade no nível B. Para obter informações sobre como selecionar o nível de referência para a análise, acesse Especificar o esquema de codificação para Ajustar modelo logístico binário.

Nesses resultados, a preditora categórica é o mês de início de uma estação atarefada do hotel. As resposta é se ou não um hóspede cancela uma reserva. A maior razão de chances é de aproximadamente 8, quando o nível A é o mês 4 e o nível B é o mês 1. Isso indica que as chances de que um hóspede cancele uma reserva no mês 4 é de aproximadamente 8 vezes mais alta do que as chances de um hóspede cancelar uma reserva no mês 1.

Regressão Logística Binária: Cancellation versus Mês

Razões de Chances para Preditores Categóricos Razão de Nível A Nível B Chances IC de 95% Mês 2 1 1,1250 (0,0600; 21,0867) 3 1 3,3750 (0,2897; 39,3222) 4 1 7,7143 (0,7460; 79,7712) 5 1 2,2500 (0,1107; 45,7226) 6 1 6,0000 (0,5322; 67,6495) 3 2 3,0000 (0,2547; 35,3340) 4 2 6,8571 (0,6556; 71,7201) 5 2 2,0000 (0,0976; 41,0034) 6 2 5,3333 (0,4679; 60,7972) 4 3 2,2857 (0,4103; 12,7323) 5 3 0,6667 (0,0514; 8,6389) 6 3 1,7778 (0,2842; 11,1200) 5 4 0,2917 (0,0252; 3,3719) 6 4 0,7778 (0,1464; 4,1326) 6 5 2,6667 (0,2124; 33,4861) Razão de chances para o nível A em relação ao nível B

Intervalo de confiança para a razão de chances (IC de 95%)

Estes intervalos de confiança (IC) são amplitudes de valores que apresentam a probabilidade de conter os valores verdadeiros das razões de chances. O cálculo dos intervalos de confiança usa a distribuição normal. O intervalo de confiança é exato se o tamanho da amostra for grande o bastante de forma que a distribuição das razões de chances da amostra siga uma distribuição normal.

Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. No entanto, se você extrair muitas amostras aleatórias, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conterá o parâmetro populacional desconhecido. A porcentagem destes intervalos de confiança que contém o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.

O intervalo de confiança é composto pelas duas partes a seguir:
Estimativa de ponto
Este valor único estima um parâmetro populacional usando os seus dados amostrais. O intervalo de confiança é centrado em torno da estimativa pontual.
Margem de erro
A margem de erro define a largura do intervalo de confiança e é determinada pela variabilidade observada na amostra, o tamanho da amostra e o nível de confiança. Para calcular o limite superior do intervalo de confiança, a margem de erro é adicionada à estimativa pontual. Para calcular o limite inferior do intervalo de confiança, a margem de erro é subtraída da estimativa pontual.

Interpretação

Use o intervalo de confiança para avaliar a estimativa da razão de chances.

Por exemplo, com um nível de confiança de 95%, é possível ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém o valor da razão de chances para a população. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.

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