Sıralı probit ve logit modeli arasındaki fark nedir?

Sıralı logit (OL) ve sıralı probit (OP) modelleri, gözlemlerin sayısal değerlerden ziyade sıralı kategoriler halinde kategorize edildiği sıralı verileri analiz etmek için çeşitli alanlarda kullanılan istatistiksel tekniklerdir.

Pratik uygulamalarda bu modeller genellikle memnuniyet seviyeleri, performans derecelendirmeleri veya risk değerlendirmeleri gibi doğal olarak oluşan sıralı kategorilerin olduğu olguları incelemek için kullanılır.

OL modeli, temeldeki sürekli değişkenin lojistik bir dağılım takip ettiğini varsayar. Bu, sürekli değişkenin değeri değiştikçe, belirli bir kategoriye giren bir gözlemin olasılığının sigmoidal düzende arttığı veya azaldığı anlamına gelir.

Tersine, OP modeli temeldeki sürekli değişkenin normal bir dağılıma sahip olduğunu varsayar. Bu çerçevede, kategorizasyon olasılığı, sürekli değişkenin bir dizi eşikten olan mesafesinden etkilenir; daha büyük değerler, daha yüksek bir kategoriye ait olma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir.

Hem OL hem de OP modellerinin önemli bir özelliği, bağımlı değişken ile açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkinin, bir gözlemin belirli bir sıralı kategoriye girme olasılığını nasıl etkiledikleri açısından yorumlanmasına izin vermeleridir. .