Сравнение показателей качества логистической регрессионной модели на примере факторов, детерминирующих тип потребления алкоголя среди студентов

Оценка качества логистической регрессии нередко ставит исследователей в тупик: при огромном количестве показателей качества модели (Likelihood ratio test, Goodness-of-fit test, Hosmer-Lemeshov test, таблица классификации, ROC-curve, псевдо-R2 и их различные модификации) не существует единого мнения о главенстве какого-либо показателя и интерпретации некоторых из них. Исследовательская проблема заключается в противоречии теории и практики: при наличии определенных статистических обоснований полезности применения показателей псевдо-R2 при оценке качества логистических регрессионных моделей, на практике такой подход зачастую не используется. Актуальность работы обусловлена растущей популярностью применения логистических регрессионных моделей в социальных науках. Целью исследования является теоретическое и эмпирическое сравнение показателей качества (таблица классификации и псевдо-R2) мультиномиальной и бинарной логистических регрессий, построенных на одних и тех же данных, и рекомендации по адекватности применения этих показателей. Объект исследования – меры прогностической силы логистической регрессии (таблица классификации и псевдо-R2), предмет – различия в применении, интерпретации и оценке мер псевдо-R2 как показателей качества логистической регрессии. Теоретический подход работы предусматривает анализ эконометрических и статистических публикаций, содержащих описание всех известных и наиболее часто употребляемых псевдо-R2: Менард, Тжур, Нагелькерке, Эллисон, Квалсес и др. Основным результатом работы является сравнительное описание известных мер псевдо-R2 и эмпирически подкрепленное обоснование выбора одной из них в качестве наиболее адекватной статистики. Полученные результаты позволяют сравнить прогностическую силу бинарной и мультиномиальной логистических регрессий на примере факторов, детерминирующих тип потребления алкоголя среди студентов.