Средняя эффективность переменных в бинарной логистической модели

Question

Я построил двоичную логистическую модель для проверки влияния различных переменных на вероятность покупки потребителем. У меня 5 разных брендов, и в модели у меня есть 5 переменных цены, которые характерны для бренда (взаимодействие между манекеном бренда и ценой). Так что мой результат выглядит следующим образом:

      Coefficient    P-value 
Price_Brand_A    0.25     0.02 
Price_Brand_B    0.50     0.01 
Price_Brand_C    0.10     0.09 
Price_Brand_D    0.40     0.15 
Price_Brand_E    0.65     0.02 

То, что я хотел бы спросить, если это правильно сказать о общем эффекте цены, а не конкретно о брендах. Например, было бы правильным взять среднее значение коэффициентов и сказать, что средний эффект цены равен 0,38? Или есть какая-то статистическая процедура, которой я должен следовать, чтобы сообщить об общем эффекте цены? Также будут ли они применяться для значения P?

Я работаю со spss, и я новичок в моделировании, поэтому любая помощь будет оценена.

Большое спасибо

Answer 1

Если проверить гипотезу взаимодействия, вы должны включать в себя ряд терминов в вашей модели. В этом случае, вы должны включать в себя:

• Базовый эффект цены
• Базовые эффекты марок (манекены)
• Эффекты взаимодействия бренда манекенов * цена.

Поскольку у вас есть 5 брендов, вам нужно будет включить 4 из 5 фиктивных переменных. Манекен, который вы оставите, будет вашей ссылочной категорией. То же самое касается терминов взаимодействия. В этом случае базовый эффект цены будет влиять на цену для ссылочной категории брендов. Основой манекенов будет разница между брендами, если цена будет равна 0. Эффекты взаимодействия можно интерпретировать двумя разными способами. Путь должен сказать, что эффект от термина взаимодействия будет дополнительным ценовым эффектом одного бренда по сравнению с ссылочной категорией брендов. Другой способ - сказать, что эффект взаимодействия является дополнительной разницей между брендом и эталонным брендом, если цена увеличивается на единицу.

Если вы хотите знать, каков средний эффект цены, почему бы вам включить условия взаимодействия? В этом случае я оставил бы взаимодействие в первой модели, а затем включил бы взаимодействия, чтобы показать, что средний эффект цены не является точным, если вы посмотрите на эффект для каждой марки.

Возможно, вы сможете разместить еще несколько результатов? Я думаю, вы получили больше от этого, чем вы опубликовали в своем вопросе?

Удачи вам!