Logistisk regresjonsanalyse

Logistiske regresjonsanalyser (logit/probit) brukes til å estimere hvilken effekt et sett med forklaringsvariabler har på sannsynligheten for et gitt utfall gitt ved en dikotom responsvariabel (jobb/ikke-jobb, tiltak/ikke-tiltak etc). Gjennom opsjoner kan en tilpasse outputen (ikke vise fastleddet, endre på signifikansnivået m.m.).

Eksempelet under demonstrerer en logit-analyse. Alternativt kan også probit brukes. Multinomiske analyser (flere enn 2 utfall) kan også gjøres ved hjelp av kommandoen mlogit.

// Starter med å hente variablene en trenger

create-dataset demografidata
import BEFOLKNING_KJOENN as kjonn
import BEFOLKNING_FOEDSELS_AAR_MND as faarmnd
import SIVSTANDFDT_SIVSTAND 2000-01-01 as sivstand
import INNTEKT_BRUTTOFORM 2000-01-01 as formue
import INNTEKT_WYRKINNT 2005-01-01 as innt05

// Lager en avhengig variabel med to utfall (dummyvariabel): Høy inntekt vs. lav inntekt

generate høyinnt = 0
replace høyinnt = 1 if innt05 > 400000


// Tilrettelegger de uavhengige variablene slik at de passer med den statistiske modellen (innebærer at de fleste variabler gjøres som til dummy’er)

generate mann = 0
replace mann = 1 if kjonn == '1'

generate gift = 0
replace gift = 1 if sivstand == '2'

generate alder = 2000 - int(faarmnd / 100)
drop if alder < 16

generate formuehøy = 0
replace formuehøy = 1 if formue > 600000


// Kjører selve logit-analysen der den avhengige variabelen (må være dummy) listes først

logit høyinnt mann gift alder formuehøy