Regressão Logística Ordinal
A regressão logística ordinal — mais comumente o modelo de odds proporcionais — estima a relação entre um ou mais preditores e um resultado categórico ordenado (por exemplo, escalas Likert, graus de gravidade de doenças, níveis de escolaridade). Ela modela as log-odds cumulativas entre as categorias ordenadas, assumindo um único efeito compartilhado de cada preditor em todos os limiares.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- McCullagh, P. (1980). Regression models for ordinal data. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 42(2), 109–142. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x ↗
- Agresti, A. (2010). Analysis of Ordinal Categorical Data (2nd ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0470082898
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinal Logistic Regression (Proportional-Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/ordinal-logistic-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Modelo Linear Generalizado (GLM)Estatística↔ compare
- Regressão LogísticaEstatística para pesquisa↔ compare
- Regressão Logística MultinomialEstatística↔ compare
- Regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)Econometria↔ compare
- Modelo de Regressão ProbitEconometria↔ compare
- Regressão QuantílicaEconometria↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →