MWD test 可以做检测~~你可以google下~~gujarati书上也有写

＝ ＝ 这个有什么好比的？ 重点在资料的order或unorder
还是看您的资料和变量吧！
譬如一个变量是搭交通工具到日本，ok！又假设您进行国人对交通工具选择的研究
您可以搭 飞机  或    船      或  自己上山砍材DIY建的渔船
        【0或1】   【0或1】         【0或1】                     【一个个体只能选一种譬如 001 或 010】
假设这些实在没什么高档不高档的问题，那么mlogit是应当考虑！

反之，如果您认为
【手工建的渔船比较高档 飞机次之 船又次之】
那么您的资料可能为
手工建的渔船比较高档        飞机次之      船又次之
       【3】                      【2】           【1】           【一个个体只能选一种譬如 3 或 1】
那么ologit是应当考虑！

【但因为ologit有排序概念，mlogit无，故mlogit会有IIA的问题】
我不知道上述那个算不算您所谓的优势，
但我认为，那是资料变量的问题，所以应当根据您的经济理论对资料变量的解释，
才来挑选适当的计量模型与指令。 所以没什么可比的啦！ 这是我想强调的。

楼上的算是模型的比较，也许您可以参考看看！  我个人是比较倾向根据资料去判定！ 只是自己的观点！

没错!!

Nice explanation! Ordinal logistic regression is used for ordinal response variable.

其实不只是变量类型的问题，还要做比例特性检验，Ordinal logistic regression 有IV对DV的效应在DV不同类别间相等的假定。如果没有通过比例特性检验，可以基于Generalized ordinal logistic regression来拟合数据，放松假定。或者干脆用Multinomial logit，因为其假定最少。