順序ロジスティック回帰（比例オッズモデル）

順序ロジスティック回帰は、リッカート尺度評価、満足度レベル、教育階層などの順序カテゴリ型アウトカムを、予測変数の関数としてモデル化する。これはロジスティック回帰の順序拡張であり、Agresti の『Analysis of Ordinal Categorical Data』（2010）などの標準的な解説で開発されており、最も一般的な形式は比例オッズモデルである。