※ 引述《wnpan (wnpan)》之銘言：
: ※ 引述《yhliu.bbs@bbs.wretch.cc (老怪物)》之銘言：
: : 兩個檢定根本是相同的, 能說哪個比較適用?
: 藉此標題想請問一個問題，
: ANOVA主要分析類別變數（如性別、不同區域）
: 與連續變數（如銷售量、營業額）的關係
: 而卡方獨立性檢定主要檢定兩類別變數有無相關
: 如不同年齡層（類別變數）的主管
: 與其廣告意願（願意、不願意）是否有關連
: 那可否直接利用迴歸分析
: 將不同年齡層設為虛擬變數X，而廣告意願設為Y
: 但是可能會遇到變數間因果關係的問題
: 以上小小疑惑，感謝！！！！
當然可以用 logistic regression 做 binary response
與單一 nominal explanatory variable 之間的關聯檢定.
這就像 ANOVA 可用普通複迴歸來做.
即使是多個 nominal explanatory variables 的情形,也
可用 logistic regression model 表示.
我不懂所謂 "變數間因果關係" 是甚麼樣的問題? 不管列
聯表、ANOVA 或迴歸(含 logistic regression), 並不處
理因果關係.
但以 "年齡層" 為解釋變數, 可以考慮比列聯表更有效,
也是更 "簡化" 的模型, 例如
log(p/(1-p)) = a+bx, x=年齡(組)
或
log(p/(1-p)) = a+b s(x),
s(x) = 年齡組 x 轉換成 score
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