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SPSS回歸分析：Probit 分析
2017-10-29
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SPSS回歸分析：Probit 分析

SPSS回歸分析：Probit 分析

一、Probit分析（分析-回歸- Probit）

   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。

1、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。

2、統(tǒng)計(jì)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(jí)別的置信區(qū)間。圖：已轉(zhuǎn)換響應(yīng)圖。此過(guò)程使用由Gill、Murray、Saunders和Wright在NPSOL??&中提出和實(shí)現(xiàn)的算法來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。

3、數(shù)據(jù)。對(duì)于自變量的每個(gè)值（或多個(gè)自變量的每個(gè)值組合），響應(yīng)變量應(yīng)為具有顯示相應(yīng)響應(yīng)的值的個(gè)案數(shù)。觀察變量總數(shù)應(yīng)為自變量具有這些值的個(gè)案的總數(shù)。因子變量應(yīng)是以整數(shù)編碼的分類變量。

4、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。

5、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。

二、選項(xiàng)（分析-回歸- Probit-選項(xiàng)）

1、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。

1.1、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。

1.2、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)。

1.3、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。

2、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”。

2.1、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。

2.2、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。

   3、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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