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gologit2:GeneralizedLogistic
Regression/PartialProportionalOdds
ModelsforOrdinalDependentVariab
RichardWilliams
DepartmentofSociology
UniversityofNotreDame
July2005
Keyfeaturesofgologit2
BackwardscompatiblewithVincentFu’s
originalgologitprogram–butoffersmany
morefeatures
Canestimatemodelsthataresrestrictive
thanologit(whoseassumptionsareoften
violated)
Canestimatemodelsthataremore
parsimoniousthannon-ordinalalternatives,
suchasmlogit
Specifically,gologit2canestimate:
Proportionaloddsmodels(sameasologit–all
variabmeettheproportionalodds/parallel
linesassumption)
Generalizedorderedlogitmodels(sameasthe
originalgologit–novariabneedtomeet
theparallellinesassumption)
PartialProportionalOddsModels(somebut
notallvariabmeettheplassumption)
Example1:ProportionalOdds
AssumptionViolated
(AdaptedfromLongFreese,2003–Datafromthe
19771989GeneralSocialSurvey)
Respondentsareaskedtoevaluatethefollowing
statement:“Aworkingmothercanestablishjustas
warmandsecurearelationshipwithherchildasa
motherwhodoesnotwork.”
◼1StronglyDisagree(SD)
◼2Disagree(D)
◼3Agree(A)
◼4StronglyAgree(SA).
Exnatoryvariabare
◼yr89(surveyyear;01977,11989)
◼male(0female,1male)
◼white(0nonwhite,1white)
◼age(measuredinyears)
◼ed(yearsofeducation)
◼prst(occupationalprestigescale).
Ologitresults
.ologitwarmyr89malewhiteageedprst
OrderedlogitestimatesNumberofobs2293
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