我有一个 3 类有序结果（食物消耗：1 = 没有食物，2 = 更少食物，3 = 更多食物）和一个 3 类有序预测变量（食物暴露：3 = 没有时间，2 = 更少时间，1 =更多时间——在序数回归模型中，3=没有时间作为参考类别）。我想探索更多的食物暴露与更多的食物消费有关的假设。
我想知道如何解释小于 1 的优势比。例如，对于预测变量类别 2 = 更少的时间，我的 OR= 0.62。我在 Excel 中将 OR 计算为 exp(coeff)，其中参考类别的 OR 没有时间是 exp(0)=1。
用 3 类结果解释优势比小于 1
机器算法验证
解释
序数数据
优势比
2022-04-05 19:25:31
1个回答
鉴于系数很重要，这意味着时间较少的人获得较高食物类别的累积几率是没有时间的人的 0.62 倍。换句话说，有更多的时间而不是没有时间会降低消耗更多食物的几率（以及概率）（在你的因变量的所有类别中）。我不知道这在理论上是否有意义。
鉴于类别 1 的系数为正（OR>1），这表明 iV 的类别之间存在非线性关系。也就是说，鉴于系数显着，对第 1 类的解释与对第 2 类的解释相反。
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