Logistic
報告邏輯回歸的結果
我有以下邏輯回歸輸出：
Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.5716 0.1734 3.297 0.000978 *** R1 -0.4662 0.2183 -2.136 0.032697 * R2 -0.5270 0.2590 -2.035 0.041898 *通過以下方式報告是否合適：
Beta係數，優勢比，Z值，P值。如果是，我怎樣才能獲得賠率？
儘管 z 值和 p 值是多餘的，但您建議的表格報告似乎是合理的。我熟悉的許多期刊根本不報告 z 值/p 值，而只使用星號來報告統計顯著性。我還看到了只報告了優勢比的邏輯表，儘管如果表格中空間允許，我個人更喜歡報告的對數優勢和優勢比。
但不同的場所可能有不同的報告程序指南，因此預期可能會有所不同。如果我要向期刊投稿，我經常會看看其他最近的論文是如何製作表格的，然後只是模仿那些。如果這是您自己的個人論文，詢問可能正在審查它的任何人將是一個合理的要求。正如我上面提到的，某些場所的空間限制可能會阻止您報告最終的冗餘信息（例如對數賠率和賠率比）。有些地方可能會迫使您完全以文本形式報告結果！
還有一個問題是要報告哪些其他模型摘要。雖然很多我熟悉的期刊經常報導偽價值觀，這是網站上的一個線程，討論了各種措施的弱點。我個人更喜歡報告分類率，但我再次懷疑這會因地點而異（我可以想像一些期刊會專門要求提供一種偽措施待報告）。
要獲得奇數比，只需對回歸係數取冪（即取在哪裡是自然對數的底，並且是估計的邏輯回歸係數。）用任何統計語言來計算它的一個很好的猜測是
exp(coefficient)。另請注意，儘管這是當前公認的答案，但 lejohn 和 Frank Harrell 都提供了非常有用的建議。雖然我通常總是希望在某處報告問題中的統計數據，但其他答案關於其他措施的建議是評估相對於模型中其他估計效應的效應大小的有用方法。圖形程序對於檢查相對效應大小也很有用，請參閱這兩篇關於將表格轉換為圖形的論文作為示例（Kastellec 和 Leoni，2007 年；Gelman 等人，2002 年）