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我在 R 中使用响应变量，即学生在特定课程中收到的字母等级。响应是有序的，并且在我看来，在逻辑上似乎是成比例的。我的理解是，我需要先测试它是否成比例，然后才能使用 polr() 而不是 multinom()。

对于我的一门数据课程，我“测试”了这样的比例：

M1 <- logLik(polrModel)  #'log Lik.' -1748.180691 (df=8)
M2 <- logLik(multinomModel)  #'log Lik.' -1734.775727 (df=20)
G <- -2*(M1$1 - M2$2)) #I used a block bracket here in the real code
# 26.8099283
pchisq(G,12,lower.tail = FALSE) #DF is #of predictors
#0.008228890393     #THIS P-VAL TELLS ME TO REJECT PROPORTIONAL

对于测试比例优势假设的第二种方法，我还运行了两个 vglm 模型，一个与family=cumulative(parallel =TRUE)另一个与family=cumulative(parallel =FALSE). 然后我pchisq()用模型偏差的差异和剩余自由度的差异进行了测试。

这两种方式都值得尊重吗？如果不是，我很乐意帮助确定是否接受或拒绝比例赔率假设的实际编码！

除了上述两个测试之外，我还分别针对每个预测变量绘制了累积概率。我读到我希望这些线是平行的。我不明白的是，polr()您的输出是每个自变量（一个系数）的单个斜率，然后是一个特定的截距，具体取决于您使用的累积概率（例如：P(Y<=A), P( Y<=B）等）。那么，如果每个方程的斜率系数都相同，那么这些线怎么可能不平行呢？

我在 Chris Bilder 的 YouTube 课程中学习了基础知识；他在第 42 分钟谈到了平行图。

任何帮助表示赞赏！谢谢！

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你的方法基本上是正确的。我有以下代码，灵感来自 Fox 的“An R and S-PLUS companion to Applied Regression”。第 5 章：拟合广义线性模型。第 155-189 页。使用代码时请引用本书章节。本章还有一个关于绘图的部分。

library(car)
library(nnet)
library(xlsx)
library(MASS)
options(warn=1)
options(digits = 3)
#
Trial <- read.xlsx("Trial.xls", "Sheet 1")
# Set up an out file structure
sink("Testing_adequacy_of_Prop_odds.txt")
# Trial$Outcome is assessed on a six point scale 0-5
schtyp_M_M.f <- factor(Trial$Outcome, labels = c("M0", "M1", "M2", "M3", "M4", "M5"))
#
cat("Multinomial logistic regression \n")
# Assign takes on a value of 1 (Treatment) or 0 (Control) 
mod.multinom <-multinom(schtyp_M_M.f~Assign, data = Trial)
print(summary(mod.multinom, cor=F, Wald=T))
x1<-logLik(mod.multinom)
cat("Degrees of freedom Multinomial logistic regression \n")
print(df_of_multinom_model <- attributes(x1)$df)
cat("Proportional odds logistic regression\n")
mod.polr <- polr(schtyp_M_M.f ~ Assign, data=Trial)
print(summary(mod.polr))
x2<-logLik(mod.polr)
cat("Degrees of freedom Proportional Odds Logistic Regression \n")
print(df_of_polr_model <- attributes(x2)$df)

cat("Answering the question: Is proportional odds model assumption violated\n")
cat("P value for difference in AIC between POLR and Multinomial Logit model\n")
# abs since the values could be negative. That is negative difference of degrees of freedom would produce p=NaN
print(1-pchisq(abs(mod.polr$deviance-mod.multinom$deviance),   abs(df_of_multinom_model-df_of_polr_model)))
sink()
于 2016-08-29T01:43:24.677 回答