จะเลือก probit หรือ logit ได้อย่างไร?

เกณฑ์การเลือกแบบจำลองยังเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการแยกแยะระหว่างแบบจำลอง logit และ probit เกณฑ์เหล่านี้ เช่น Akaike Information Criterion (AIC) หรือ Bayesian Information Criterion (BIC) ให้การวัดเชิงปริมาณถึงความเหมาะสมของแต่ละรุ่น ด้วยการเปรียบเทียบคะแนนเกณฑ์ ผู้วิจัยสามารถเลือกแบบจำลองที่เหมาะกับข้อมูลมากที่สุดได้

การเลือกปฏิบัติระหว่างแบบจำลอง logit และ probit เกี่ยวข้องกับการประเมินคุณลักษณะเฉพาะของแบบจำลองเหล่านั้น แนวทางหนึ่งในการดำเนินการนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบคุณสมบัติของการแจกแจงตามลำดับอย่างใกล้ชิด การตรวจสอบนี้สามารถเปิดเผยความแตกต่างที่สำคัญซึ่งแจ้งการเลือกแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์ที่กำหนด

อีกกลยุทธ์หนึ่งในการแยกแยะระหว่างแบบจำลอง logit และ probit คือการใช้เทคนิคการอนุมานทางสถิติ เทคนิคเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเปรียบเทียบแบบจำลองและตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ โดยพิจารณาจากผลลัพธ์ของการทดสอบสมมติฐานหรือเกณฑ์การเลือกแบบจำลอง

การทดสอบสมมุติฐานเป็นวิธีการทั่วไปที่ใช้ในการอนุมานทางสถิติ เมื่อนำไปใช้กับแบบจำลอง logit และ probit จะเกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานเฉพาะเกี่ยวกับพารามิเตอร์หรือการแจกแจงของแบบจำลอง ผลลัพธ์ของการทดสอบเหล่านี้สามารถช่วยระบุได้ว่าโมเดลใดเหมาะสมกับข้อมูลมากกว่า

การเลือกระหว่างแบบจำลอง logit และ probit ในท้ายที่สุดจะขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยเฉพาะและลักษณะของข้อมูล แบบจำลองทั้งสองมีจุดแข็งและข้อจำกัด และแบบจำลองที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ที่กำหนดจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริบท