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

Probit 分析

此過(guò)程度量刺激的強(qiáng)度與對(duì)刺激顯示出特定響應(yīng)的個(gè)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(jí)別的影響或是由其導(dǎo)致的，并且尤其適合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，則此分析非常有用。使用此過(guò)程可以估計(jì)引致特定比例的響應(yīng)所需的刺激強(qiáng)度，例如中位效應(yīng)劑量。

示例。新型殺蟲(chóng)劑對(duì)于殺滅螞蟻的有效性如何，適用濃度多大？可以執(zhí)行一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)螞蟻樣本施用不同濃度的殺蟲(chóng)劑，然后記錄殺滅的螞蟻數(shù)量以及被施用殺蟲(chóng)劑的螞蟻數(shù)量。通過(guò)對(duì)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(shí)殺蟲(chóng)劑的適當(dāng)濃度。

統(tǒng)計(jì)量?；貧w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(jí)別的置信區(qū)間。

假設(shè)。觀察值應(yīng)是獨(dú)立的。如果自變量值的數(shù)量與觀察值的數(shù)量相比過(guò)多（在某項(xiàng)觀察研究中可能遇到這樣的情況），則卡方統(tǒng)計(jì)量和擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量可能無(wú)效。

相關(guān)過(guò)程。Probit 分析與Logistic 回歸緊密相關(guān)；實(shí)際上，如果選擇Logit 轉(zhuǎn)換，則此過(guò)程最終計(jì)算的是Logistic 回歸?？偟膩?lái)說(shuō)，Probit 分析適用于設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)，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(guò)程報(bào)告不同響應(yīng)頻率下有效值的估計(jì)值（包括中位效應(yīng)劑量），而Logistic回歸過(guò)程報(bào)告自變量幾率比的估計(jì)值。

獲取Probit 分析

從菜單中選擇：

分析> 回歸> Probit...

選擇一個(gè)響應(yīng)頻率變量。此變量表示對(duì)檢驗(yàn)刺激表現(xiàn)出響應(yīng)的個(gè)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(gè)案數(shù)。此變量的值不能為負(fù)，并且不能少于每個(gè)個(gè)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(qǐng)單擊定義范圍來(lái)定義組。

選擇一個(gè)或多個(gè)協(xié)變量。此變量包含應(yīng)用到每個(gè)觀察的刺激級(jí)別。如果要轉(zhuǎn)換協(xié)變量，請(qǐng)從“轉(zhuǎn)換”下拉列表中選擇一個(gè)轉(zhuǎn)換。如果不應(yīng)用任何轉(zhuǎn)換，并且有一個(gè)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(duì)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(duì)響應(yīng)比例應(yīng)用logit（對(duì)數(shù)幾率）轉(zhuǎn)換。

Probit 分析：定義范圍

在此對(duì)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(guò)程將對(duì)指定范圍中的所有水平進(jìn)行分析。

Probit 分析：選項(xiàng)

統(tǒng)計(jì)量。允許您請(qǐng)求下列可選統(tǒng)計(jì)量：頻率、相對(duì)中位數(shù)強(qiáng)度、平行檢驗(yàn)以及信仰置信區(qū)間。

相關(guān)中位數(shù)力. 顯示每對(duì)因子水平的中位數(shù)強(qiáng)度比。還顯示每個(gè)相對(duì)中位數(shù)強(qiáng)度的95% 置信界限。如果您沒(méi)有因子變量或具有多個(gè)協(xié)變量，則相關(guān)中位數(shù)力不可用。

平行檢驗(yàn). 對(duì)所有因子水平具有共同的斜率這一假設(shè)的檢驗(yàn)。

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(gè)協(xié)變量，則信仰置信區(qū)間和相對(duì)中位數(shù)強(qiáng)度不可用。只有在選擇了因子變量的情況下，相對(duì)中位數(shù)強(qiáng)度和平行檢驗(yàn)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(méi)有刺激的情況下也可以?？捎眠x項(xiàng)有“無(wú)”、“從數(shù)據(jù)中計(jì)算”和“值”。

從數(shù)據(jù)中計(jì)算. 根據(jù)樣本數(shù)據(jù)估計(jì)自然響應(yīng)頻率。數(shù)據(jù)應(yīng)包含代表控制級(jí)別的個(gè)案，而該級(jí)別的協(xié)變量值為0。Probit 使用該控制級(jí)別的響應(yīng)比例來(lái)估計(jì)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(shí)，選擇此項(xiàng)）。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(lì)為0 時(shí)響應(yīng)在10% 的

時(shí)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(jì)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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