ความแตกต่างระหว่าง order probit และ logit model คืออะไร?

โมเดล Ordered Logit (OL) และ Ordered Probit (OP) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในสาขาต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ โดยที่การสังเกตจะถูกจัดหมวดหมู่เป็นหมวดหมู่ตามลำดับแทนที่จะเป็นค่าตัวเลข

ในการใช้งานจริง แบบจำลองเหล่านี้มักใช้เพื่อศึกษาปรากฏการณ์ที่มีหมวดหมู่ตามลำดับที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติ เช่น ระดับความพึงพอใจ การให้คะแนนประสิทธิภาพ หรือการประเมินความเสี่ยง

โมเดล OL ถือว่าตัวแปรต่อเนื่องพื้นฐานเป็นไปตามการกระจายลอจิสติกส์ นี่บอกเป็นนัยว่าความน่าจะเป็นของการสังเกตที่อยู่ในหมวดหมู่เฉพาะจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงในรูปแบบซิกมอยด์เมื่อค่าของตัวแปรต่อเนื่องเปลี่ยนแปลงไป

ในทางกลับกัน โมเดล OP สมมุติฐานว่าตัวแปรต่อเนื่องที่อยู่ภายใต้มีการแจกแจงแบบปกติ ในกรอบงานนี้ ความน่าจะเป็นของการจัดหมวดหมู่จะได้รับอิทธิพลจากระยะห่างของตัวแปรต่อเนื่องจากชุดเกณฑ์ โดยค่าที่มากขึ้นบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ที่สูงขึ้นที่จะอยู่ในหมวดหมู่ที่สูงกว่า

คุณลักษณะที่สำคัญของทั้งแบบจำลอง OL และ OP คือ ช่วยให้สามารถตีความความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอธิบายในแง่ของผลกระทบต่อความน่าจะเป็นของการสังเกตที่จัดอยู่ในประเภทลำดับเฉพาะ .