Логистическая регрессия с категориальными предикторами и эффектами взаимодействия и CHAID: сравнительный анализ на эмпирическом примере

Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2016. № 43. С. 63–99.

Ротмистров А. Н., Жидкова П. А.

Статья посвящена методологическому аспекту выявления детерминант политического активизма, а именно вариантам работы с категориальными предикторами, гипотетически объясняющими уровень активизма. Применение логистической регрессии к таким предикторам предполагает их преобразование в фиктивные переменные, что «утяжеляет» модель и создаёт ряд трудностей в оценке её качества. «Утяжеление» усугубляется в случае желания исследователя рассмотреть эффекты взаимодействия, поскольку регрессионное моделирование не позволяет в процессе моделирования учесть степень сходства величин коэффициентов дихотомических предикторов и на основании этого не включать в обработку «лишние» комбинации значений этих предикторов. Авторы статьи предлагают альтернативный регрессии метод поиска детерминант: CHAID. Цель исследования: сравнение двух указанных методов на основании априорно известных их свойств, обоснование некоторых теоретических преимуществ CHAID над логистической регрессией, параллельное применение этих методов, сравнение полученных эмпирически результатов, обоснование пользы учёта многомерных эффектов взаимодействия при построении прогностической модели. Исследование проведено на данных ESS 2012 года. Зависимой переменной выступил «политический активизм», а набор гипотетических детерминант был составлен из переменных социально-экономического блока панели.

Ключевые слова: логистическая регрессия, political activism, политический активизм, logistic regression, деревья классификации, детерминанты, determinant, interaction effects, categorical predictors, категориальные предикторы, dummy variable, фиктивная переменная, classification trees, эффект взаимодействия