【摘要】：因此在回归分析中将有序多分类变量视为连续变量可能有产生误导结果的风险，为了避免这种出错风险，可以选择专门为分析有序多分类变量设计的模型，其中之一便是累积Logistic回归模型，其回归方程如下：设因变量y为有k个等级的有序变量，k个等级分别用1，2，3，…
在具体的研究中，有序多分类的因变量十分多见，如某病的治疗效果：痊愈、有效、无效；对某事的态度：非常不同意、不同意、同意、非常同意等。此类的因变量通常都按照“1、2、3、4”等序列进行编码，因此也有研究者将5个分类以上的有序多分类变量视作连续变量进行分析，但这其实暗含了一个假设条件，即各分类之间的差距是相等的。因此在回归分析中将有序多分类变量视为连续变量可能有产生误导结果的风险，为了避免这种出错风险，可以选择专门为分析有序多分类变量设计的模型，其中之一便是累积Logistic回归模型（cumulative logistic regression model）（侯文、顾长伟，2009），其回归方程如下：
设因变量y为有k个等级的有序变量，k个等级分别用1，2，3，…，k表示。x为自变量。将y处于j（j＝1，2，3，…，k）等级的概率记为
，则等级小于等于j（j＝1，2，3，…，k）的概率为
，称为等级小于等于j的累积概率，做Logit转换后为：(www.xing528.com)
由公式（4-9）可以得出，在累积Logistic回归模型中，模型的发生比是后k－j个等级的累积概率与前j个等级的累计概率的比，累积概率可以通过以下公式进行计算：
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