Hồi quy logistic so với chi bình phương trong bảng dự phòng 2x2 và Ix2 (hệ số đơn - phản ứng nhị phân)?

Tôi đang cố gắng hiểu việc sử dụng hồi quy logistic trong các bảng dự phòng 2x2 và Ix2. Ví dụ, sử dụng điều này làm ví dụ

Sự khác biệt giữa sử dụng kiểm tra chi bình phương và sử dụng hồi quy logistic là gì? Thế còn một bảng có nhiều yếu tố danh nghĩa (bảng Ix2) như thế này:

Có một câu hỏi tương tự ở đây - nhưng câu trả lời chủ yếu là chi bình phương có thể xử lý các bảng mxn, nhưng câu hỏi của tôi là specificalyl để làm gì khi có kết quả nhị phân và một yếu tố danh nghĩa duy nhất. (Chủ đề được liên kết cũng đề cập đến chủ đề này , nhưng điều này liên quan đến các biến / yếu tố đa dạng).

Nếu đó chỉ là một yếu tố duy nhất (nghĩa là không cần kiểm soát các biến khác) với phản hồi nhị phân, thì mục đích khác biệt của việc thực hiện hồi quy logistic là gì?

Cuối cùng, đó là táo và cam.

Hồi quy logistic là một cách để mô hình hóa một biến danh nghĩa là kết quả xác suất của một hoặc nhiều biến khác. Việc kết hợp mô hình hồi quy logistic có thể được theo dõi bằng cách kiểm tra xem các hệ số mô hình có khác biệt đáng kể so với 0 hay không, tính toán khoảng tin cậy cho các hệ số hoặc kiểm tra xem mô hình có thể dự đoán các quan sát mới tốt như thế nào.

Các thử nghiệm χ² độc lập là một thử nghiệm ý nghĩa cụ thể mà kiểm tra giả thuyết rằng hai biến danh nghĩa là độc lập.

Việc bạn nên sử dụng hồi quy logistic hay kiểm tra χ² tùy thuộc vào câu hỏi bạn muốn trả lời. Ví dụ, bài kiểm tra χ² có thể kiểm tra xem có hợp lý không khi tin rằng đảng chính trị đã đăng ký của một người độc lập với chủng tộc của họ, trong khi hồi quy logistic có thể tính xác suất một người có chủng tộc, tuổi tác và giới tính nhất định thuộc về mỗi đảng chính trị .