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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據只有兩個值，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

打開數據以后，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，開始處理數據并檢驗回歸方程，等待一會就會彈出數據結果窗口

看到的第一個結果是對case的描述，第一個列表告訴你有多少數據參與的計算，有多少數據是缺省值;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，常數項的預測情況。B是沒有引入自變量時常數項的估計值，SE它的標準誤，Wald是對總體回歸系數是否為0進行統計學檢驗的卡方。

下面這個表格結果，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度改變是否有統計學意義。 sig值小于0.05說明有統計學意義

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

下面的結果展示了-2log似然值和兩個偽決定系數。兩個偽決定系數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和對系數的檢驗額值，sig值表明該系數是否具有統計學意義。到此，回歸方程就求出來了。

END
經驗內容僅供參考，如果您需解決具體問題(尤其法律、醫學等領域)，建議您詳細咨詢相關領域專業人士。


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