多层次logistic回归中icc值小于0.059怎么办

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

数据是省份层面和个体层面的嵌套数据。模型用的多层次logistic回归。
分了三步放入变量。
第一步：空模型
Log likelihood = -45218.084
LR test vs. logistic model: chibar2(01) = 741.42      Prob >= chibar2 = 0.0000
Icc=0.0305625
第二步：放入个体层面变量
Log likelihood = -40861.749  
LR test vs. logistic model: chibar2(01) = 626.24      Prob >= chibar2 = 0.0000
Icc= 0.0142558
第三步：放入全部变量
Log likelihood = -39879.651  
LR test vs. logistic model: chibar2(01) = 1752.85     Prob >= chibar2 = 0.0000
Icc=0.2969937
对数似然值减小说明省份层面变量对因变量具有较好的解释力，LR test显著说明多层次回归比普通logistic回归的拟合效果更好，为什么空模型和第二步的ICC值<0.059，并且这三步的icc值是上升的。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：logistic回归 logistic logisti ogistic logist 多层次logistic回归