Interpretación de la regresión ordinal con predictores categóricos en SPSS

Question

Estoy realizando una regresión ordinal en SPSS, con un predictor categórico (9 barrios) y un dependiente ordinal (satisfacción, con tres niveles: 1 '(muy) satisfecho' 2 'no satisfecho, no insatisfecho' 3 '(muy) insatisfecho'). Quiero comprobar si vivir en un determinado barrio afecta a la puntuación de satisfacción de una persona. La tabla de estimación de parámetros en mi SPSS tiene el siguiente aspecto

                              Estimate      Sig
Threshold  satisfaction = 1   -,275         ,011
           satisfaction = 2   ,355          ,001
Location   neighbourhood1     -,822         ,000
           neighbourhood2     ,418          ,024
           neighbourhood3     -,047         ,795
           neighbourhood4     -,622         ,001
           neighbourhood5     -,636         ,001
           neighbourhood6     -,285         ,123
           neighbourhood7     -,595         ,000
           neighbourhood8     -1,033        ,000
           neighbourhood9     0

Me cuesta interpretar las estimaciones aquí. He visto en varios sitios web que se supone que las estimaciones deben interpretarse de la misma manera que en una regresión lineal "normal", en el sentido de que "si un sujeto aumentara su puntuación de vecindad1 en un punto, sus probabilidades logarítmicas ordenadas de estar en una categoría de mayor satisfacción disminuirían en 0,822, mientras que las demás variables del modelo se mantienen constantes" ( https://stats.idre.ucla.edu/spss/output/ordered-logistic-regression/ ). Sin embargo, aumentar la puntuación en el barrio1 no tiene sentido, ya que un sujeto vive allí o no. Entonces, ¿cómo puedo deducir la dirección del efecto a partir de este resultado? ¿Estoy realizando el análisis adecuado? ¡Ayuda!

Además, ¿sería necesario volver a puntuar la variable de satisfacción de modo que 1 signifique (muy) insatisfecho y 3 (muy) satisfecho?

Muchas gracias de antemano.

Answer 1

La interpretación que has presentado basada en las referencias que has referido es correcta.

En cuanto al aumento de la "puntuación del barrio1 en un punto", esto es lo que significa. Cuando se utilizan variables categóricas con varios niveles en la regresión (ordinal o de otro tipo), cada nivel de la variable categórica (distinto del que se deja como categoría de referencia) se codifica con una dummy (es decir, se codifica 1 si la observación entra en esa categoría y 0 en caso contrario). Por lo tanto, un aumento de una unidad en la puntuación del vecindario1 significa un cambio de 0 a 1 . Eso equivale a decir que se vive en el barrio1 y se podría (preferentemente) interpretar como tal.

En cuanto a la codificación de la variable dependiente, la interpretación de los resultados sería más fácil si se hace en orden creciente de intensidad (es decir 1 = (Very) unsatisfied , 2 = not satisfied, not unsatisfied y 3 = (very) satisfied ). Esto significa que los números más altos deberían indicar una mayor intensidad de la variable dependiente (es decir, una mayor satisfacción). Por lo tanto, la interpretación que presentó anteriormente no se aplica a su caso, porque los números más altos indican intensidades más bajas de la variable dependiente. Por lo tanto, como ha dicho, necesita recodificar su variable dependiente para que la interpretación que ha presentado tenga sentido para su caso.

Además, exponer los coeficientes le ayudaría a interpretar los resultados en términos de odds ratios.