Logistic regression analysis of sample survey data
抽样调查数据的逻辑回归分析AI 解读 ↓
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抽样调查数据的逻辑回归分析
- 研究问题
- 分析复杂抽样调查中的二元响应时，如何让逻辑回归检验与异常、影响点诊断反映调查设计带来的影响？
- 方法与思路
- 作者利用广义设计效应调整卡方及似然比统计量，并构造考虑调查设计的单元格比例异常和影响点诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供调查设计下的逻辑回归检验调整与诊断方法，并将结果用于加拿大一九八〇年十月劳动力调查。
- 阅读关注点
- 应核对广义设计效应的定义与估计、具体抽样设计，以及调整后检验和诊断所需的近似条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样结构、调整公式和应用结果未说明，也不能由二元回归推断因果解释。
原文摘要
Standard chi-squared, X2 or likelihood ratio, G2, test statistics for logistic regression analysis, involving a binary response variable, are adjusted to take account of the survey design. These adjustments are based on certain generalized design effects. Logistic regression diagnostics to detect any outlying cell proportions in the table and influential points in the factor space are also developed, taking account of the survey design. Finally, the results are used to analyse some data from the October 1980 Canadian Labour Force Survey.