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spss二分類的logistic回歸的操作和分析方法
2016-05-18
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spss二分類的logistic回歸的操作和分析方法

二分類指的是因變量的數(shù)據(jù)只有兩個值，代表事物的兩種類別，典型的二分類變量如性別、是否患病等。因變量為二分變量原則上是無法做回歸的，在回歸方程中的因變量實質(zhì)上是概率，而不是變量本身。在理解二分類變量以后，我們看看如何做二分類變量的logistic回歸。
工具/原料
spss20.0
方法/步驟
1

打開數(shù)據(jù)以后，菜單欄上依次點擊：analyse--regression--binary logistic，打開二分回歸對話框

2
將因變量和自變量放入格子的列表里，如圖所示，上面的是因變量，下面的是自變量，我們看到這里有三個自變量

設(shè)置回歸方法，這里選擇最簡單的方法：enter，它指的是將所有的變量一次納入到方程。其他方法都是逐步進入的方法，在前面的文章中有介紹，這里就不再熬述。

點擊ok，開始處理數(shù)據(jù)并檢驗回歸方程，等待一會就會彈出數(shù)據(jù)結(jié)果窗口

看到的第一個結(jié)果是對case的描述，第一個列表告訴你有多少數(shù)據(jù)參與的計算，有多少數(shù)據(jù)是缺省值;第二個列表告訴你因變量的編碼方式，得分為1代表患病，得分為0代表沒有患病

這個列表告訴你在沒有任何自變量進入以前，預測所有的case都是患病的正確率，正確率為%52.6

下面這個列表告訴你在沒有任何自變量進入以前，常數(shù)項的預測情況。B是沒有引入自變量時常數(shù)項的估計值，SE它的標準誤，Wald是對總體回歸系數(shù)是否為0進行統(tǒng)計學檢驗的卡方。

下面這個表格結(jié)果，通過sig值可以知道如果將模型外的各個變量納入模型，則整個模型的擬合優(yōu)度改變是否有統(tǒng)計學意義。 sig值小于0.05說明有統(tǒng)計學意義

這個表格是對模型的全局檢驗，為似然比檢驗，供給出三個結(jié)果：同樣sig值<0.05表明有統(tǒng)計學意義。

下面的結(jié)果展示了-2log似然值和兩個偽決定系數(shù)。兩個偽決定系數(shù)反應的是自變量解釋了因變量的變異占因變量的總變異的比例。他們倆的值不同因為使用的方法不同。

分類表，這里展示了使用該回歸方程對case進行分類，其準確度為%71.8。

最后是輸出回歸方程中的各變量的系數(shù)和對系數(shù)的檢驗額值，sig值表明該系數(shù)是否具有統(tǒng)計學意義。到此，回歸方程就求出來了。

END
經(jīng)驗內(nèi)容僅供參考，如果您需解決具體問題(尤其法律、醫(yī)學等領(lǐng)域)，建議您詳細咨詢相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人士。

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