Tôi có một bộ dữ liệu hỏi mọi người rằng họ đã từng đến một nơi nào đó (ví dụ A, B, C, D) và họ có thể đưa ra nhiều lựa chọn, sau đó lấy một mẫu từ mũi của họ để xem họ có bị nhiễm một số dịch bệnh.
Tôi cần phải tìm ra nguy cơ tương đối của việc bị lây nhiễm khi đi đến một nơi nhất định, tôi chỉ có thể nghĩ về hồi quy logistic ngay bây giờ, có đề xuất nào khác không?
Cảm ơn.
Câu trả lời:
Bạn vẫn có thể sử dụng hồi quy logistic vì kết quả của bạn là phân đôi, bị nhiễm và không bị nhiễm. Tôi chỉ đơn giản là thực hiện một cách tiếp cận biến giả và không sử dụng du lịch làm danh mục tham chiếu (tức là với mỗi địa điểm của bạn, bạn có một biến được mã hóa là 1 nếu họ truy cập địa điểm đó và mã hóa thành 0 nếu họ không truy cập địa điểm đó). Như vậy, nếu bạn chuyển đổi các hệ số beta của mình thành tỷ lệ cược (nghĩa là lũy thừa tỷ lệ cược log), việc giải thích biến giả cho vị trí A sẽ là tỷ lệ chênh lệch của vị trí A không truy cập vị trí A kiểm soát cho các địa điểm khác mà một vị trí đã truy cập. Cũng lưu ý trong cách tiếp cận đa cộng tuyến này là một mối quan tâm (ví dụ: nếu nhiều người đi du lịch đến A cũng đi du lịch đến B thì điều đó có thể sai lệch từng hệ số của họ).