stata中如何比较不同logistic回归模型

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因变量为y，自变量为x1,x2,x3,z1,z2,根据研究假设，将自变量分成2个组，分别用{x1,x2,x3},{z1,z2}表示。分析时用logistic回归，建立了两个模型：模型一自变量{x1,x2,x3}，模型二自变量{x1,x2,x3},{z1,z2}。
现在我想比较这两个模型哪个更好，也就是第二组变量{z1,z2}是否必要加，应该使用什么命令呢？

补充：直接在网上查了，说是采用lrtest，但是在使用时有个问题，就是由于自变量有缺失值，所以两个模型的obs不同，检验时报错了。另外，当obs相同时，结果解读上有些不理解。具体如下：
. lrtest stuntingr4 stuntingr5
Likelihood-ratio test                        LR chi2(8)        =        24.95
(Assumption: stuntingr4 nested        in        stuntingr5)        Prob > chi2        =        0.0016

. lrtest stuntingr5 stuntingr6
Likelihood-ratio test                        LR chi2(1)        =        0.43
(Assumption: stuntingr5 nested        in        stuntingr6)        Prob > chi2        =        0.5097


上述结果分别是比较了stuntingr4 stuntingr5两个模型，stuntingr5 stuntingr6两个模型，第一个说明stuntingr4和stuntingr5有差异，拒绝了stuntingr4 nested in stuntingr5的假设，但是这个nested是什么意思呢？

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关键词：Logistic回归模型 logistic回归 logistic ogistic logisti 模型 如何

stuntingr5 嵌套在stuntingr6里。

phwangying 发表于 2015-12-26 22:17
因变量为y，自变量为x1,x2,x3,z1,z2,根据研究假设，将自变量分成2个组，分别用{x1,x2,x3},{z1,z2}表示。分析 ...

??

nested model相关的概念是比较基本的内容。建议参考一下这个简短的课件：http://www.public.iastate.edu/~alicia/stat328/Multiple%20regression%20-%20nested%20models.pdf
虽然课件里说的是简单的线性模型。但是相关原理对logit也是适用的。

谢谢各位回复。最后我的解决方法是通过对两个模型进行似然比检验。stata进行logistic回归时可以得到模型一和模型二的LRchi2，分别用LRchi2_1和LRchi2_2表示，LRchi2_2-LRchi2_1可以得到似然比检验的统计量G，根据两模型的自由度得到自由度差△df。样本量较大时，零假设下G近似满足自由度为△df的卡方分布，所以进行卡方检验就行了。
关于lrtest得到的结果以及nested model，我去学习后再回来看看这两种方法的结果是否有所不同。

夏目贵志 发表于 2015-12-28 12:05
nested model相关的概念是比较基本的内容。建议参考一下这个简短的课件：http://www.public.iastate.edu/~a ...

谢谢提醒，我去看看~

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