В моем опыте работы с номинальными (дихотомическими) переменными‚ я использовал различные методы для исследования их связи с другими переменными. Уточню‚ что номинальная переменная принимает только два значения или категории.
Из перечисленных четырех методов‚ я не рекомендую использовать линейную регрессию и порядковую регрессию для анализа зависимости номинальной переменной. Линейная регрессия работает лучше с непрерывными зависимыми переменными‚ а порядковая регрессия предназначена для работы с переменными‚ имеющими порядок‚ но не для номинальных переменных.
Моя рекомендация ⸺ использовать бинарную логистическую регрессию для анализа зависимости номинальной переменной. Бинарная логистическая регрессия позволяет исследовать связь между номинальной переменной и другими предикторами‚ контролируя влияние других факторов. Этот метод позволяет оценить вероятность принадлежности номинальной переменной к одной из двух категорий‚ и выявить‚ какие предикторы оказывают статистически значимое влияние на эту вероятность.
Множественная регрессия также может использоваться для анализа зависимости номинальной переменной‚ если ее значения преобразованы в две дамми-переменные (0 и 1). Однако‚ при использовании множественной регрессии важно помнить о гетероскедастичности и мультиколлинеарности‚ т.к. эти проблемы могут повлиять на точность результатов.
Итак‚ на основе моего личного опыта‚ я рекомендую использовать бинарную логистическую регрессию для анализа зависимости номинальной переменной. Этот метод позволит оценить вероятность принадлежности номинальной переменной к определенной категории и выявить влияние предикторов на эту вероятность.