Learn About Multinomial Logit in Stata With Data From the Behavioral Risk Factor Surveillance System (2013)
A multinomiális logisztikus regressziós modell eredményei a 3. ábrán láthatók.
A logisztikus regressziós modell kimenete a következőképpen néz ki:
1. sor: dot mlogit active 1 nő 30 év alatt 65 év plusz arthritis
2. sor: 0. ismétlés: log likelihood egyenlő negatív 379353,27
3. sor: 1. ismétlés: log likelihood egyenlő negatív 357272.01
4. sor: 5. sor: 2. ismétlés: log likelihood egyenlő negatív 356455.81
5. sor: 3. ismétlés: log likelihood egyenlő negatív 356439.91
6. sor: 4. ismétlés: log likelihood egyenlő negatív 356439.9
7. sor: Multinomiális logisztikus regresszió; A megfigyelések száma egyenlő 359,925
8. sor: sor: LR chi2 (8) egyenlő 45826,74
9. sor: LR chi2 (8) egyenlő 45826,74
9. sor: A chi2-nél nagyobb valószínűség egyenlő 0,0000
10. sor: Log likelihood egyenlő negatív 356439,9; Pseudo R2 egyenlő 0,0604
Az információ alatt egy táblázat jelenik meg, amelyben az “aktív 1” különböző értékei a következőképpen szerepelnek:
1. sor: Nincs aláhúzás vagy aláhúzás alatt aláhúzás mérsékelt, nő: Együttható, negatív 0,0137624; standard hiba, 0,0081021; z, negatív 1,70; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,089; 95 százalékos konfidenciaintervallum, negatív 0,0296422, 0,0021173.
2. sor: Nincs aláhúzás vagy aláhúzás alatt aláhúzás mérsékelt, 30 év alatti: Együttható, negatív 0,2132395; standard hiba, 0,0136507; z, negatív 15,62; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,7998839, 0,8377535.
3. sor: Nincs aláhúzás vagy aláhúzás alatti aláhúzás mérsékelt, 65 év felett: Együttható, 0,8188187; standard hiba, 0,0096608; z, 84,76; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,7998839, 0,8377535.
4. sor: Nincs aláhúzás vagy aláhúzás alatt aláhúzás mérsékelt, arthritis: Együttható, 0,4168419; standard hiba, 0,008863; z, 47,03; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,3994706, 0,4342131.
5. sor: Nincs aláhúzás vagy aláhúzás alatt aláhúzás mérsékelt, aláhúzás konz: Együttható, negatív 0,7812104; standard hiba, 0,007175; z, negatív 108,88; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, negatív 0,7952731, 0,7671477.
Sor 6: Mérsékelt, alap kimenet
Sor 7: Erőteljes, női: Együttható, negatív 0,0456556; standard hiba, 0,0090931; z, negatív 5,02; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, negatív 0,0634778, 0,0278334.
8. sor: Erőteljes, 30 év alatti: Együttható, negatív 1,333241; standard hiba, 0,0247722; z, negatív 53,82; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, negatív 1,381794, negatív 1,284689.
9. sor: Élénk, 65 év felettiek: Együttható, 1,663682; standard hiba, 0,0099416; z, 167,35; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 1,644197, 1,683167.
10. sor: Élénk, arthritis: Együttható, 0,0555993; standard hiba, 0,0098662; z, 5,64; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,036262, 0,0749366.
11. sor: Erőteljes, aláhúzás konz: Együttható, negatív 1,168047; standard hiba, 0,0081195; z, negatív 143,86; P nagyobb, mint a z abszolút értéke, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, negatív 1,183961, negatív 1,152133.
A multinomiális logisztikus regresszió a függő változó minden kategóriájára becsléseket végez, kivéve az elsőt. Alapértelmezés szerint a Stata kihagyja a leggyakoribb kimenetet, és azt használja bázisként, amelyből a többi kategóriát összehasonlítja.
Az eredményekben sok információ van. Ebben a példában a figyelmünket a független változókat a függő változóval összekötő egyes együtthatóbecslésekre és a megfelelő statisztikai szignifikancia szintjükre összpontosítjuk. Láthatjuk, hogy minden egyes együtthatóbecslés statisztikailag szignifikánsan különbözik a nullától. Ez arra késztet bennünket, hogy elutasítsuk a nullhipotézist, miszerint az együttható minden becslés esetében nulla.
A multinomiális logitmodell eredményeinek értelmezéséhez többre van szükség, mint maguknak az együtthatóbecsléseknek az irányának és a statisztikai szignifikancia szintjének a vizsgálata.
A multinomiális logitmodell eredményeinek értelmezéséhez a leggyakrabban az elemzés eredményei alapján kiszámított valószínűségek kiszámítása szükséges. Mivel a függő változó bármelyik kategóriájába való belépés előre jelzett valószínűsége a független változók nemlineáris függvénye, az előre jelzett valószínűségek kiszámításához minden független változót valamilyen értékre kell beállítani. Gondoljon erre úgy, mintha egy leíró profilt hozna létre az adathalmaz egy esetére, és kiszámítaná annak előre jelzett valószínűségét, hogy valaki ezzel a profillal részt vesz az itt leírt három különböző szintű tevékenységben. A profil jellemzőinek megváltoztatásával és e valószínűségek újbóli kiszámításával értékelheti, hogy a különböző független változók hogyan befolyásolják az előre jelzett valószínűségek változását.
Példaként kiszámítjuk az egyes megerőltető aktivitási szintekbe való belépés előre jelzett valószínűségét az artritiszes és az artritisz nélküli válaszadók esetében. Mindegyik esetében a női indikátor változó értékét az átlagértékre, a két életkori változót pedig nullára állítjuk, ami azt jelenti, hogy ezek a profilok a 30 és 64 év közötti válaszadókat írják le.
Az egyes aktivitási szintekhez tartozás előre jelzett valószínűségének kiszámításához az ízületi gyulladással élők esetében adja meg a következő parancsot a Stata parancsablakában:
margins, at(mean(female) under30=(0) age65plus=(0) arthritis=(1))
Az egyes aktivitási szintcsoportokhoz tartozás előre jelzett valószínűségének előállításához nyomja meg az Entert.
Az artritisz nélküliek esetében a kód a következő:
margins, at(mean(female) under30=(0) age65plus=(0) arthritis=(0))
Nyomja meg az Entert az egyes aktivitási szintcsoportokba tartozás előre jelzett valószínűségének előállításához.
Hogy ehelyett a menüpontok segítségével számítsa ki ezeket az előre jelzett valószínűségeket, a multinomiális logisztikus regressziós modell futtatása után válassza ki a Stata menüjéből a következő opciókat:
Statistics → Postestimation
A megnyíló “Postestimation Selector” párbeszédpanelen, amelyet a 4. ábra mutat, bontsa ki a “Marginal analysis” lehetőséget. A “Marginal effects of all covariates” alatt jelölje ki az “Custom and high-dimensional analyses” (Egyéni és nagydimenziós elemzések) menüpontra kattintva.
Nyomja meg a Launch gombot a “margins – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanel megnyitásához.
A “Postestimation Selector” című párbeszédpanel a “Postestimation commands” cím alatt található parancsok listájából áll. Az elemek a következőképpen jelennek meg:
- Marginal analysis (expanded view)
- Marginal means and marginal effects, alapvető elemzések
- Marginális átlagok és interakcióelemzés (összezárt nézet)
- Marginális átlagok kontrasztjai (összezárt nézet)
- Egy kovariáns marginális hatásai egy másik kovariáns értékeinél (kiterjesztett nézet)
- –
Népesség átlagolt (átlagos túlbecslésű minta)
- –
Mintaátlagoknál
- –
- Marginal effects of all covariates (expanded view)
- –
Custom and high-dimenziós elemzések (kiemelt)
- –
Profil ábrák a marginális elemzés után
- –
- Tesztek, kontrasztok és paraméterbecslések összehasonlítása (összevont nézet)
- Specifikáció, diagnosztika, és az illeszkedés jóságának elemzése (összezárt nézet)
- Jóslatok (összezárt nézet)
- Más jelentések (összezárt nézet)
- A becslési eredmények kezelése (összezárt nézet)
Az ablak jobb felső sarkában egy “Indítás” gomb, illetve a jobb alsó sarokban egy “Mégsem” gomb jelenik meg.
A “Margins – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanel tetején válassza az “At” feliratú lapot. Az “At” fülön az “All covariates at observed values in the sample” melletti gombot kell kiemelni.
Kattintson a “Create” gombra lentebb, és egy új “Specification 1” párbeszédpanel fog megnyílni.
A “Specification 1” párbeszédpanel tetején található “Statistics” rész segítségével a releváns változókat az átlagukra, jelen esetben a nőre állíthatja. Jelölje be az “1”-et a tőle balra lévő mezőre kattintva, és a jobb oldali Statisztika szövegmezőben egy nyíl lesz látható egy legördülő menüvel. Válassza ki az “Átlagok” lehetőséget. A “Covariates” mezőben a legördülő lehetőségek segítségével válassza ki a female-t.
A “Fix values” szakaszban a többi változó értékeit állíthatja be. Kattintson az 1-es szám melletti négyzetre. Válassza ki a változók listájából a “Covariate” legördülő lehetőségek közül a 30 év alatti értéket. A “Számlista” szövegdobozban kézzel írja be a változó értékét “0”-ra. A 2. mezőben állítsa be az age65plus értékét “0”-ra. Végül a 3. mezőben állítsa az arthritis értékét “1”-re.”
Az 5. ábra mutatja, hogy ez hogyan néz ki a Stata-ban.
A “Specification 1” című párbeszédpanel három részre osztható, amelyek címe “Statistics”, “Fixed values” és “Expressions”. A “Statisztikák” című felső rész két panelre van tovább osztva, balra és jobbra, amelyek a következőképpen jelennek meg.
Bal oldali panel, Statisztika:
- (kipipált jelölőnégyzet) 1: “Átlagok” szöveg, (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 2: üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb), szürkeárnyalatos módban
- (üres jelölőnégyzet) 3: üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb): üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb), szürkeárnyalatos módban
- (üres jelölőnégyzet) 4: üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb), szürkeárnyalatos módban
Jobb oldali panel, Covariates:
- Szöveg “nő”, legördülő gomb
- Üres szövegdoboz, legördülő gomb
- Üres szövegdoboz, legördülő gomb
- Üres szövegdoboz, drop-down button
A megjegyzés alján ez áll: “Covariates may also be underscore all (minden kovariáns) dot underscore factor (minden faktoros kovariáns) dot and underscore continuous (minden folytonos kovariáns).”
A középső, “Fix értékek” című rész tovább van osztva két panelre, balra és jobbra, ami a következőképpen jelenik meg:
Bal oldali panel, Kovariánsok:
- (kipipált jelölőnégyzet) 1: 30 év alattiak (legördülő gomb)
- (kipipált jelölőnégyzet) 2: 65 év felettiek (legördülő gomb)
- (kipipált jelölőnégyzet) 3. Kovariánsok:
- (kipipált jelölőnégyzet): arthritis (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 4: üres szövegsáv (legördülő gomb)
Jobb oldali panel, Numlist:
- 0
- 0
- 1 (kijelölt szövegsáv)
- üres szövegsáv
A “Kifejezések” című alsó rész tovább oszlik két panelre, balra és jobbra, ami a következőképpen jelenik meg.
Bal oldali panel, Kovariáns:
- (üres jelölőnégyzet) 1: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 2: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 3: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet): üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 4: üres szövegsáv (legördülő gomb)
Jobb oldali panel, Expression:
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában két gomb, az “OK” és a “Cancel” jelenik meg, a kiválasztott módban az OK gombbal.
A “margins – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanelre való visszatéréshez kattintson az OK gombra. Ennek most a “Specifikációknál (beállítások módosítása fentről)” mezőben az “1. specifikációnak” kell megjelennie, alatta a specifikáció részleteinek leírásával.
Kattintson ismét a “Létrehozás” gombra, és megnyílik egy másik párbeszédpanel “Specifikáció 2”. Használja a korábban megadott beállításokat, ezúttal az arthritis értékét 0-ra állítva.
Újra kattintson az OK gombra, hogy visszatérjen a “Marginal means – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanelhez. Most a “Specifikációknál (a fenti beállítások módosítása)” mezőben az “1. specifikáció” és a “2. specifikáció” fog megjelenni.
A 6. ábra mutatja, hogy ez hogyan néz ki a Stata-ban.
A párbeszédpanel címe “margins – Marginal means, predictive margins, and marginal effects”. Közvetlenül a címsor alatt 10 fül jelenik meg, mint: “Main”, “At”, “if or in or over”, “Within”, “Contrast”, “Pairwise comparisons”, “Weights”, “SE”, “Advanced” és “Reporting”, a kiválasztott módban az “At”. A párbeszédpanel tartalma a továbbiakban a következőképpen jelenik meg:
- (Kiválasztott rádiógomb) Minden kovariáns a mintában megfigyelt értékeknél
- (Üres rádiógomb) Minden kovariáns a mintában lévő átlaguknál
- (Üres jelölőnégyzet) Minden más faktorváltozó esetében, kezelje az összes szintet úgy, mintha egyformán valószínű lenne (felülírja a faktorváltozókra vonatkozó fenti két beállítást)
Ez továbbá megjeleníti a “At specifications (modify settings from above)” (Specifikációknál (a fenti beállítások módosítása)) című listadobozt, amely a következő 2 elemet tartalmazza:
- Specifikáció 1
- Specifikáció 2 (kiválasztott)
A doboz jobb oldalán négy fül található, mint: “Create”, “Edit”, “Disable” és “Enable”, a “Create”, “Edit” és “Disable” az aktív módban és az “Enable” a szürkeárnyalatos módban. A szöveg alján a következő olvasható: “a bal szülőnél bal szülőnél bal szülőnél átlagosan jobb szülőnél nő 30 év alatt egyenlő bal szülőnél 0 jobb szülőnél 65 év felett egyenlő bal szülőnél 0 jobb szülőnél arthritis egyenlő bal szülőnél 0 jobb szülőnél jobb szülőnél jobb szülőnél jobb szülőnél.”
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában három gomb, az “OK”, a “Mégsem” és a “Beküldés” jelenik meg, az OK gomb a kiválasztott módban.
A 7. ábrán látható eredmények előállításához kattintson ismét az OK gombra.
A válaszadók számára az elmúlt 30 napban végzett testmozgási tevékenység megerőltetésének egyes csoportjainak előre jelzett valószínűségéből kapott eredmények a következőképpen jelennek meg:
1. sor: A megfigyelések száma 359 925
2. sor:
3. sor: Modell VCE kettőspont OIM
3. sor: 1 pont aláhúzás predict colon Pr bal-parenthesis active 1 equals equals None underscore or underscore Below underscore moderate right-parenthesis, predict left-parenthesis pr outcome left-parenthesis 0 right-parenthesis right-parenthesis.
Line 4: 2 pont aláhúzás előrejelzés kettőspont Pr bal-parenthesis aktív 1 egyenlő egyenlő egyenlő Mérsékelt jobb-parenthesis, előrejelzés bal-parenthesis pr outcome bal-parenthesis 1 jobb-parenthesis jobb-parenthesis.
5. sor: 3 pont aláhúzás prediktív kettőspont Pr left-parenthesis active 1 egyenlő egyenlő egyenlő Erős right-parenthesis, predict left-parenthesis pr outcome left-parenthesis 2 right-parenthesis right-parenthesis.
6. sor: (átlag)
Line 7: 30 év alatti egyenlő 0
Line 8: 65 év felett egyenlő 0
Line 9: arthritis 1 egyenlő 1
Line 10: 2 dot underscore at colon female equals 0.5679239 (mean)
Line 7: arthritis 1 equals 1
Line 10: 2 dot underscore at colon female equals 0.5679239 (átlag)
11. sor: 30 év alatti egyenlő 0
12. sor: 65 év felett egyenlő 0
13. sor: aktív 1 egyenlő 0
A táblázatban továbbá a “Margin”, “Delta-módszer Standard hiba”, “z”, “z-nél nagyobb valószínűség” és a 95 százalékos konfidenciaintervallum” értékek szerepelnek. Az egyes csoportok megjósolt valószínűségének különböző értékei az elmúlt 30 napban végzett testmozgási aktivitás megerőltettsége tekintetében a válaszadók esetében a következők:
1. sor: Alulértékelt előrejelzés 1 1: Margin, 0,3429731; Delta-módszer standard hiba, 0,0016608; z, 206.51; Valószínűség nagyobb, mint z, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,339718, 0,3462283.
2. sor: Underscore predict 1 underscore at 2: Margin, 0,258514; Delta-módszer Standard Error, 0,0010418; z, 248,14; Valószínűség nagyobb, mint z, 0.000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,256472, 0,2605559.
3. sor: Underscore predict 2 underscore at 1: Margin, 0,49762; Delta-method Standard Error, 0,0017772; z, 280,00; Probability greater than z, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0.4941367, 0,5011032.
4. sor: Underscore predict 2 underscore at 2: Margin, 0,5690545; Delta-method Standard Error, 0,0011953; z, 476,06; Probability greater than z, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,5667117, 0,57133973.
5. sor: Aláhúzás előrejelzése 3 aláhúzás 1-nél: Margin, 0,1594069; Delta-módszer standard hiba, 0,00117; z, 136,25; Valószínűség nagyobb, mint z, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,1571138, 0,1617.
6. sor: Aláhúzás előrejelzése 3 aláhúzás 2-nél: Margin, 0,1724315; Delta-módszer standard hiba, 0,0008886; z, 194,05; Valószínűség nagyobb, mint z, 0,000; 95 százalékos konfidenciaintervallum, 0,17068991, 0,1741731.
A táblázat bal oldali oszlopának alján a “_predict#_at” szavak alatt két számoszlop található. A bal oldali 1-3. számok az egyes kategóriák a tevékenység megerőltetésének különböző szintjeit jelentik. A jobb oldali 1. és 2. számok a két különböző profil, amelyeket annak függvényében hoztunk létre, hogy a válaszadónak van-e ízületi gyulladása vagy nincs. E profilok részletei a táblázat feletti információkban láthatók.
A megjósolt valószínűségeket és azok konfidenciaintervallumait a becslés utáni szimulációval becsültük. Ennek a folyamatnak a teljes tárgyalása meghaladja e példa kereteit, de röviden, a folyamat 1000 előre jelzett valószínűségkészletet számol ki a modell együtthatóinak becsült értékei, varianciái és kovarianciái alapján történő szimulálásával. További információért lásd: “A statisztikai elemzések maximális kihasználása: Improving Interpretation and Presentation” (King, Tomz és Wittenberg, American Journal of Political Science, 44(2), 341-355).
Az előre jelzett valószínűségekben bekövetkező változások feltárásának legjobb módja egy kettőnél több értékkel rendelkező független változót érintő változások feltárására a 8. ábrához hasonló ábra. A 8. ábra a három korcsoportba tartozó válaszadók esetében mutatja be a három aktivitási szint valamelyikébe való tartozás előre jelzett valószínűségét, miközben a modellben szereplő másik két független változót a saját középértékükön tartjuk. Az egyes oszlopok magassága az előre jelzett valószínűség nagyságát érzékelteti.
Az első oszlopdiagram címe: “30 év alatti egyenlő nem, 65 év felett egyenlő nem”. A függőleges tengely a 0 és 0,6 közötti valószínűséget, a vízszintes tengely pedig a 0 és 2 közötti BMI-kategóriát jelöli.
A válaszadók becsült előre jelzett valószínűsége a különböző BMI-kategóriáknál a következő: (0, 0,28); (1, 0,55); (2, 0,18).
A második oszlopdiagram címe: “30 év alatti egyenlő nem, 65 év felett egyenlő igen”. A válaszadók becsült előrejelzett valószínűsége a különböző BMI-besorolásoknál a következő: (0, 0,30); (1, 0,25); (2, 0,41).
A harmadik oszlopdiagram címe: “30 év alatti egyenlő igen, 65 év felett egyenlő nem”. A válaszadók becsült előrejelzett valószínűsége a különböző BMI-besorolásoknál a következő: (0, 0,28); (1, 0,66); (2, 0,05).
A diagram elkészítéséhez térjen vissza a “Postestimation Selector” párbeszédpanelhez, amelynek még mindig nyitva kell lennie. Győződjön meg róla, hogy az “Egyéni és nagydimenziós elemzések” még mindig ki van jelölve.
Nyomja meg az Indítás gombot, hogy újra megnyissa a “Marginal means – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanelt.
Ismét válassza ki az “At” lapot, mint korábban. Az “At specifikációk (beállítások módosítása fentről)” mezőben megjelenik a két korábbi specifikáció. Jelölje ki mindegyiket sorban, ha rákattint, és tiltsa le a jobb oldali “Letiltás” gombbal. Kattintson a “Create” (Létrehozás) gombra egy új “Specification” (Specifikáció) párbeszédpanel megnyitásához.
A korábbiakhoz hasonlóan ezt használjuk a kiválasztott profilhoz tartozó változók értékeinek megadására. A “Specifikáció 1” párbeszédpanel tetején található “Statisztika” rész segítségével a vonatkozó változók (ebben az esetben a nő és az arthritis) középértékeit állíthatjuk be. Jelölje be az “1”-et a tőle balra lévő mezőre kattintva, és a jobb oldali Statisztika szövegmezőben egy lenyíló menüt tartalmazó nyíl jelenik meg. Válassza ki az “Átlagok” lehetőséget. A “Covariates” (Kovariánsok) mezőben a legördülő lehetőségek segítségével válassza ki a nőstényt. Ugyanígy járjon el az arthritis esetében is az alábbi sorban.
A következőkben használja a “Fix értékek” részt, mint korábban, a 30 év alattiak és a 65 év felettiek értékeinek kiválasztásához. Mivel az előre jelzett valószínűségek változását vizsgáljuk három korcsoportban, minden korcsoportra három specifikációt kell létrehoznunk, az életkorokat a következő értékekre állítva:
- 30 év alattiak- 30 év alattiak 1 age65plus 0
- 30-64- 30 év alattiak 0 age65plus 0
- 65 és 30 év felettiek 0 age65plus 1
A 9. ábrán látható ezek közül az első.
Mihelyt mindhárom új specifikáció megjelenik a “Margins – Marginal means, predictive margins, and marginal effects” párbeszédpanelen, kattintson az OK gombra az előre jelzett valószínűségek előállításához.
A parancs közvetlen beviteléhez a Stata parancsablakában a kód a következő:
marginok, at((mean) female (mean) arthritis under30=(1) age65plus=(0)) at((mean) female (mean) arthritis under30=(0) age65plus=(0)) at((mean) female (mean) arthritis under30=(0) age65plus=(1))
Nyomja meg az Entert a kiválasztott profilok előre jelzett valószínűségeinek előállításához.
A “Specifikáció 3” című párbeszédpanel három részre osztható: “Statisztikák”, “Fix értékek” és “Kifejezések”. A “Statisztika” című felső rész két panelre, balra és jobbra van tovább osztva, amelyek a következőképpen jelennek meg:
Bal oldali panel, Statisztika:
- (bejelölve a jelölőnégyzet) 1. Válassza ki az alábbiakat: “Átlagok” szöveg, (legördülő gomb)
- (kipipálva jelölőnégyzet) 2: “Átlagok” szöveg, (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 3: üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb), szürkeárnyalatos üzemmódban
- (üres jelölőnégyzet) 4: “Átlagok” szöveg, (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet): üres szövegsáv, 50 (legördülő gomb), szürkeárnyalatos módban
Jobb oldali panel, Kovariánsok:
- Text “nő,” legördülő gomb
- Text “arthritis,” legördülő gomb
- Empty text box, drop-down button
- Empty text box, drop-down button
A megjegyzés alján ez áll: “Covariates may also be underscore all (minden kovariáns) dot underscore factor (minden faktoros kovariáns) dot and underscore continuous (minden folyamatos kovariáns).”
A “Fix értékek” című középső rész tovább van osztva két panelre, balra és jobbra, ami a következőképpen jelenik meg:
Left panel, Covariate:
- (kipipált jelölőnégyzet) 1: 30 év alattiak (legördülő gomb)
- (kipipálva jelölőnégyzet) 2: 65 év felettiek (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 3: üres szöveges sáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 4. Függőlegesen bejelölve:
Jobb oldali panel, számlista:
- 1
- 0 (kijelölt szövegsáv)
- üres szövegsáv
- üres szövegsáv
A “Kifejezések” című alsó rész tovább oszlik két panelre, balra és jobbra, amely a következőképpen jelenik meg:
Bal oldali panel, Covariate:
- (üres jelölőnégyzet) 1: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 2: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 3: üres szövegsáv (legördülő gomb)
- (üres jelölőnégyzet) 4: üres szövegsáv (legördülő gomb)
Jobb oldali panel, kifejezés:
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
- Üres szövegsáv, “Create” gombbal szürkeárnyalatos módban
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában két gomb, az “OK” és a “Cancel” jelenik meg, a kiválasztott módban az OK gombbal.
Az eredmények ábrázolásához térjen vissza a Postestimation Selector párbeszédpanelhez. Válassza a 10. ábrán látható “Profile plots after marginal analysis” lehetőséget.
A “Postestimation Selector” párbeszédpanel a “Postestimation commands” (Utóbecslési parancsok) cím alatt található parancsok listájából áll. Az elemek a következőképpen jelennek meg:
- Marginal analysis (expanded view)
- Marginal means and marginal effects, alapvető elemzések
- Marginális átlagok és interakcióelemzés (összezárt nézet)
- Marginális átlagok kontrasztjai (összezárt nézet)
- Egy kovariáns marginális hatásai egy másik kovariáns értékeinél (kiterjesztett nézet)
- –
Népesség átlagolt (átlagos túlbecslésű minta)
- –
Mintaátlagoknál
- –
- Marginal effects of all covariates (expanded view)
- –
Custom and high-dimenziós elemzések
- –
Profil ábrák a marginális elemzés után (kiemelt)
- –
- Tesztek, kontrasztok és paraméterbecslések összehasonlítása (összevont nézet)
- Specifikáció, diagnosztika, és az illeszkedés jóságának elemzése (összezárt nézet)
- Jóslatok (összezárt nézet)
- Más jelentések (összezárt nézet)
- A becslési eredmények kezelése (összezárt nézet)
Az ablak jobb felső sarkában egy “Indítás” gomb, illetve a jobb alsó sarokban egy “Mégsem” gomb jelenik meg.
A “marginsplot – eredmények grafikus ábrázolása a margókból” párbeszédpanel megnyitásához nyomja meg az Indítás gombot. A “Main” lapon a “Create subgraphs for groups defined by variables:” feliratú harmadik szövegdobozban a 11. ábrán látható módon válassza ki a legördülő lehetőségek közül a két életkori változót.
Kattintson a szövegdoboz mellett található “Options” gombra. Ez megnyit egy új párbeszédpanelt “A dimenzió címkéje szerint”. Jelölje be a “Include variable name and equal signs in all labels” jelölőnégyzetet a 12. ábrán látható módon.
A párbeszédpanel címe “marginsplot – A margókból származó eredmények ábrázolása”. Közvetlenül a címsor alatt egy menüsor jelenik meg 12 füllel, mint: “Main”, “Labels”, “Plot”, “CI plot”, “Pairwise”, “Add plots”, “Y axis”, “X axis”, “Titles”, “Legend”, “Overall” és “By options”, a “Main” fül a kiválasztott módban.
A párbeszédpanel egyéb tartalma a “Méretek” cím alatt a következőképpen jelenik meg:
- Az x tengelyt meghatározó változó(k), mellette egy üres szövegsáv és egy legördülő menü, valamint egy “Opciók” gomb.
- Változók által meghatározott csoportok ábráinak létrehozása, mellette egy üres szövegsáv és egy legördülő menü, valamint egy “Opciók” gomb.
- Változók által meghatározott csoportok algráfjainak létrehozása, kiválasztott módban egy szövegsávval, amely a következő szöveget tartalmazza: “(30 év alattiaknál) (65 év felettieknél)”. A szövegsáv mellé egy legördülő menü és mellette egy “Opciók” gomb is tartozik.
- Változók által meghatározott csoportok számára grafikonok létrehozása, üres szövegsávval, mellette egy legördülő menü és egy “Opciók” gomb.
Az alatta lévő ellenőrző lista a következőképpen jelenik meg:
- (üres jelölőnégyzet) Az x és y tengelyek felcserélése (vízszintes grafikon)
- (üres jelölőnégyzet) Ne ábrázoljon konfidenciaintervallumokat
- (üres jelölőnégyzet) A grafikon neve, vagy több grafikon esetén csonkja, üres szövegsávval alatta
- (üres jelölőnégyzet) Grafikon helyettesítése, ha már létezik a memóriában, szürkeárnyalatos módban
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában három gomb, az “OK”, a “Mégse” és a “Beküldés” jelenik meg, a kiválasztott módban az OK gomb.
A párbeszédpanel címe: “By dimension label”. A párbeszédpanel egyéb tartalma a következőképpen jelenik meg:
1. sor: Megjegyzés: Ezek a beállítások felülírják az alapértelmezett beállításokat és a Címke lap beállításait
2. sor: A dimenzió egyes szintjeinek címkézésére szolgáló idézőjeles karakterláncok listája
3. sor: (üres szövegsáv a kiválasztott módban)
4. sor: Felsorolt címkék listája, példa 1 “egy” 2 “kettő” ellipszis
5. sor: (üres szövegsáv) Címkecsoportok az értékeikkel, nem a címkéikkel
6. sor: (üres jelölőnégyzet) Elhagyni a változó nevét és az egyenlőségjeleket minden címkében, szürkeárnyalatos üzemmódban
7. sor: (üres jelölőnégyzet bejelölve) A változó neve és az egyenlőségjelek feltüntetése minden címkén
8. sor: (üres jelölőnégyzet) Elválasztójel a címkékhez, ha több változó van megadva
9. sor: (üres szövegsáv) szürkeárnyalatos módban
10. sor: (üres jelölőnégyzet) Ne használjon elválasztót a címkék között
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában három gomb, az “OK”, a “Mégsem” és a “Beküldés” jelenik meg, a kiválasztott módban az OK gomb.
A 13. ábrán látható “Plot” lapon a felső “Plot type” legördülő lehetőségek közül válassza a “Bar” opciót.
A párbeszédpanel címe “marginsplot – Graph results from margins”. Közvetlenül a címsor alatt egy menüsor jelenik meg 12 füllel, mint: “Main,” “Labels,” “Plot,” “CI plot,” “Pairwise,” “Add plots,” “Y axis,” “X axis,” “Titles,” “Legend,” “Overall,” és “By options,” ahol a “Plot” fül van kiválasztva.
A menüsor alatt egy legördülő menü jelenik meg “Plot type” címmel, ahol a menüből a “Bar” van kiválasztva. Továbbá megjelenik egy “Plot kiválasztása” című listadoboz, amelyben a következő elemek listája jelenik meg:
- All Plots (selected)
- Plot 1
- Plot 2
- Plot 3
- Plot 4
- Plot 4
- Plot. 5
- Plot 6
- Plot 7
- Plot 8
A listamező mellett megjelenik a “Bar properties” fül. Alul a következő szöveg olvasható: “Az itt látható ábrák nem feltétlenül tükrözik a grafikon tényleges ábráinak számát.”
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában három gomb, az “OK”, a “Mégsem” és a “Beküldés” jelenik meg, az OK gomb a kiválasztott módban.
A Stata egyéb lehetőségeket is biztosít a diagram szalonképesebbé tételéhez. Ebben az esetben csak egy további opciót fogunk kiválasztani. Válasszuk ki az “X tengely” lapot, és a “Cím” szövegmezőbe írjuk be az “Aktivitási szint” feliratot az x tengely feliratozásához a 14. ábrán látható módon.
Kattintsunk az OK gombra, hogy a 8. ábrán látható módon elkészüljön az egyes aktivitási szint kategóriákba tartozás előre jelzett valószínűségeinek ábrája a kiválasztott értékek tartományában.
A parancs közvetlen beviteléhez a Stata parancsablakában a kód a következő:
marginsplot, bydimension(at(under30) at(age65plus), nosimplelabels) recast(bar) recastci(rbar) xtitle(BMI category)
Az oszlopdiagram előállításához nyomja meg az Entert.
A párbeszédpanel címe “marginsplot – A margókból származó eredmények ábrázolása”. Közvetlenül a címsor alatt egy menüsor jelenik meg 12 füllel, mint: “Main,” “Labels,” “Plot,” “CI plot,” “Pairwise,” “Add plots,” “Y axis,” “X axis,” “Titles,” “Legend,” “Overall,” és “By options,” az “X axis” fül a kiválasztott módban.
A “Title” név alatti szövegsávban az “Activity Level” elem látható, mellette megjelenik a “Properties” fül. A szövegsáv alatt további öt fül jelenik meg “Nagyobb jelölés/címke tulajdonságai”, “Kisebb jelölés/címke tulajdonságai”, “Tengelyskála tulajdonságai” és “Referenciavonalak” néven. Ezt két, jelölőnégyzetekkel ellátott opció követi a következők szerint:
- (üres jelölőnégyzet) Tengely elrejtése
- (üres jelölőnégyzet) Tengely elhelyezése a grafikon ellentétes oldalán
A párbeszédpanel jobb alsó sarkában három gomb, az “OK”, a “Mégsem” és a “Beküldés” jelenik meg, az OK gomb a kiválasztott módban.
A multinomiális logit modell eredményeinek teljes értelmezése hasonló táblázatokat vagy ábrákat mutatna be a modell minden független változójára.