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SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---Probit 分析
2017-09-24
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SPSS統(tǒng)計基礎(chǔ)---Probit 分析

Probit 分析

此過程度量刺激的強度與對刺激顯示出特定響應(yīng)的個案比例之間的關(guān)系。如果您具有二分輸出，并認(rèn)為該輸出受某些自變量級別的影響或是由其導(dǎo)致的，并且尤其適合實驗數(shù)據(jù)，則此分析非常有用。使用此過程可以估計引致特定比例的響應(yīng)所需的刺激強度，例如中位效應(yīng)劑量。

示例。新型殺蟲劑對于殺滅螞蟻的有效性如何，適用濃度多大？可以執(zhí)行一項實驗，對螞蟻樣本施用不同濃度的殺蟲劑，然后記錄殺滅的螞蟻數(shù)量以及被施用殺蟲劑的螞蟻數(shù)量。通過對這些數(shù)據(jù)應(yīng)用Probit 分析，可以確定濃度和殺滅效力之間的關(guān)系緊密度，并且可以確定在希望確保殺滅一定比例（例如95%）的螞蟻時殺蟲劑的適當(dāng)濃度。

統(tǒng)計量。回歸系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤、截距和標(biāo)準(zhǔn)誤、Pearson 擬合優(yōu)度卡方、觀察的和期望的頻率以及自變量有效級別的置信區(qū)間。

假設(shè)。觀察值應(yīng)是獨立的。如果自變量值的數(shù)量與觀察值的數(shù)量相比過多（在某項觀察研究中可能遇到這樣的情況），則卡方統(tǒng)計量和擬合優(yōu)度統(tǒng)計量可能無效。

相關(guān)過程。Probit 分析與Logistic 回歸緊密相關(guān)；實際上，如果選擇Logit 轉(zhuǎn)換，則此過程最終計算的是Logistic 回歸。總的來說，Probit 分析適用于設(shè)計的實驗，而Logistic 回歸更適用于觀察研究。輸出中的差異反映了這些不同的側(cè)重方面。Probit分析過程報告不同響應(yīng)頻率下有效值的估計值（包括中位效應(yīng)劑量），而Logistic回歸過程報告自變量幾率比的估計值。

獲取Probit 分析

從菜單中選擇：

分析> 回歸> Probit...

選擇一個響應(yīng)頻率變量。此變量表示對檢驗刺激表現(xiàn)出響應(yīng)的個案數(shù)。此變量的值不能為負(fù)。

選擇觀察變量總數(shù)。此變量表示應(yīng)用刺激的個案數(shù)。此變量的值不能為負(fù)，并且不能少于每個個案的響應(yīng)頻率變量的值。根據(jù)需要，可以選擇“因子”變量。如果選擇此變量，請單擊定義范圍來定義組。

選擇一個或多個協(xié)變量。此變量包含應(yīng)用到每個觀察的刺激級別。如果要轉(zhuǎn)換協(xié)變量，請從“轉(zhuǎn)換”下拉列表中選擇一個轉(zhuǎn)換。如果不應(yīng)用任何轉(zhuǎn)換，并且有一個控制組，則分析中將包含該控制組。

選擇Probit 或Logit 模型。

Probit 模型. 對響應(yīng)比例應(yīng)用probit 轉(zhuǎn)換（累積標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的逆函數(shù)）。

Logit 模型. 對響應(yīng)比例應(yīng)用logit（對數(shù)幾率）轉(zhuǎn)換。

Probit 分析：定義范圍

在此對話框中可以指定將分析的因子變量的水平。因子水平必須編碼為連續(xù)整數(shù)，過程將對指定范圍中的所有水平進行分析。

Probit 分析：選項

統(tǒng)計量。允許您請求下列可選統(tǒng)計量：頻率、相對中位數(shù)強度、平行檢驗以及信仰置信區(qū)間。

相關(guān)中位數(shù)力. 顯示每對因子水平的中位數(shù)強度比。還顯示每個相對中位數(shù)強度的95% 置信界限。如果您沒有因子變量或具有多個協(xié)變量，則相關(guān)中位數(shù)力不可用。

平行檢驗. 對所有因子水平具有共同的斜率這一假設(shè)的檢驗。

信仰置信區(qū)間. 生成確定的響應(yīng)概率所必需的代理用量的置信區(qū)間。

如果選擇了多個協(xié)變量，則信仰置信區(qū)間和相對中位數(shù)強度不可用。只有在選擇了因子變量的情況下，相對中位數(shù)強度和平行檢驗才可用。

自然響應(yīng)頻率。允許您指定自然響應(yīng)頻率，即使在沒有刺激的情況下也可以?？捎眠x項有“無”、“從數(shù)據(jù)中計算”和“值”。

從數(shù)據(jù)中計算. 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)估計自然響應(yīng)頻率。數(shù)據(jù)應(yīng)包含代表控制級別的個案，而該級別的協(xié)變量值為0。Probit 使用該控制級別的響應(yīng)比例來估計自然

響應(yīng)率以作為初始值。

值. 在模型中設(shè)置自然響應(yīng)率（當(dāng)您預(yù)先知道自然響應(yīng)率時，選擇此項）。輸入自然響應(yīng)比例（該比例必須小于1）。例如，如果當(dāng)激勵為0 時響應(yīng)在10% 的

時間里發(fā)生，則輸入0.10。

標(biāo)準(zhǔn)。允許您控制迭代參數(shù)估計算法的參數(shù)?？梢愿采w“最大迭代次數(shù)”、“步驟限制”和“最優(yōu)性容差”的缺省值。


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