spss教程:回归分析:[2]二元逻辑回归
逻辑回归分析是对定性变量的分析。二元逻辑回归中,因变量是定性变量,且结果只有两个。
操作步骤
(01)二元逻辑回归分析的操作步骤与别的回归分析差别不大,重点在于理解检验统计量,包含-2 log likelihood,-2LL、Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验统计量、Wals统计量、Cox和Snell的R方、Nagelkerke的R方等等。
(02)选择相关变量作为因变量和自变量,“方法”选择“进入”即所有的变量都进入模型中。在“保存”中只选择“预测值”中的“概率”、“组成员”即原始数据个案中,每一个个案最后的预测分类情况,PRE_1、PGR_1分别是最后的预测结果中的预测概率和预测组的变量名。
(03)分类图:“比较因变量的预测值和观测值之间的关系,反应模型的拟合情况”;Hosmer和Lemeshow的拟合度:“检验整个回归模型的拟合优度”;个案残差列表:“输出标准方差大于某值的个案或全部个案的入选状态,因变量的观察值和预测值及相应预测概率、残差值”;估计值的相关性:“模型中各估计参数间相关矩阵”;迭代历史:“输出参数迭代过程中的系数及对数似然值”;exp(B)的CI(X):“该选项将会在模型检验的输出结果中列出exp(B)(各回归系数指数函数值)的置信区间”。分类标准值:“作为分类的分割点,默认为0.5,用户可自定义为0.01-0.99”。最大迭代次数:“最大对数似然值的最大迭代次数”。
结果解释
(01)第一个图片给出原始数据的大致描述;“迭代历史记录”:“此次只需要两次的迭代,因为两次的迭代变化小于0.001”;“分类表”:“给出初次的预测分析结果,自行车预测全部正确,公共汽车预测全部预测错误,总的正确率为0.536=15/(15+13)”。
(02)“方程中的变量”:“解释常量的性质,数值为-0.143,概率为0.706,说明常量有显著性意义”,0.8667=2.718^(-0.143)即对原值的指数运算。“不在方程中的变量”:“观察知,只有月收入变量的概率大于显著性水平0.05,其留在方程中不是太好,但是观察总统计量知概率为0.015,说明若是整体看,月收入还是可以加入原方程中的”。
(03)“迭代历史记录”:“从中可以看出方程中变量系数的迭代计算变化情况”。“模型系数的综合检验”:“给出模型系数的Omnibus Tests结果”。“模型汇总”:“给出-2对数似然值、Cox和Snell的R方、Nagelkerke的R方的检验统计结果,其中R方的意义与线性回归模型中的R方的意义差不多,越大越好”。“Hosmer和Lemeshow的检验”:“概率P值大于显著性水平,不拒绝原假设,在可接受的水平上的模型估计拟合了数据”。“Hosmer和Lemeshow检验的随机性表”:“在总计那栏中的总数为28,结合原始数据观察得知,数据共有28个,这是一样的,在公共汽车上班中已观测的共有13,也是如此,图中展示了计算过程”。“分类表”:“展示了第一次迭代拟合的结果,总计百分比0.821=(13+10)/(13+2+3+10)”。
(04)“方程中的变量”:“给出方程中变量的系数、统计量等,Wals统计量越大,或者相伴概率越小,则表示该变量更加重要”。“相关矩阵”:“给出方程中变量的相关性,道理同线性回归分析一样,相关性越小越好”。“案例列表”:“列出学生化残差大于2的个案,被列出的个案表示逻辑回归是错误的”。
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