1樓:匿名使用者
你這什麼意思啊,logit迴歸的結果一般不去太在意方程。資料發我,我看看
用spss對203份問卷做二元logistic迴歸分析,結果sig值都大於0.05,什麼原因啊?感覺不可能這麼不相關的
2樓:呂秀才
你可以試試 先把那麼多x自變數 先做一些主成份,然後通過主成份 再對因變數做迴歸
另外 我想不出來 ,你的y 是怎麼得出的,如果都是二分類變數,那y1*y2*y3 這樣的分類變數相乘有意義麼
3樓:匿名使用者
想問一下你後來是怎麼解決的我也遇到了同樣的問題・_・
求助spss大神,用logistic迴歸做滿意度影響因素分析得出結果sig值均大於0.05,這是為什麼?
4樓:匿名使用者
有可能是資料方面的問題,也有可能是你操作的問題。因為你現在上傳的就是一張**,所以不好判斷
5樓:匿名使用者
想知道你最後問題解決了嗎?因為我也出現了和你一樣的問題。
spss中用二元logistic模型,統計結果為什麼會這樣?!!求高手指點。。。
6樓:匿名使用者
多重共線性等多種原因可以導致這個結果
你納入的變數太多了,說明你根本不懂統計就在亂操作
我替別人做這類的資料分析蠻多的
如何用spss做二元logistic迴歸分析
7樓:匿名使用者
可以使用spssau的二元logit,拖拽分析項即可得到標準格式結果。
spss二元logistics迴歸結果分析
8樓:風花樹
1. logistic迴歸簡介
logistic迴歸:主要用於因變數為分類變數(如疾病的緩解、不緩解,評比中的好、中、差等)的迴歸分析,自變數可以為分類變數,也可以為連續變數。因變數為二分類的稱為二項logistic迴歸,因變數為多分類的稱為多元logistic迴歸。
odds:稱為比值、比數,是指某事件發生的可能性(概率)與不發生的可能性(概率)之比。
or(odds ratio):比值比,優勢比。
2.spss中做logistic迴歸的操作步驟
分析》迴歸》二元logistic迴歸
選擇因變數和自變數(協變數)
3.結果怎麼看
一些指標和資料怎麼看
「exp(b)」即為相應變數的or值(又叫優勢比,比值比),為在其他條件不變的情況下,自變數每改變1個單位,事件的發生比「odds」的變化率。
偽決定係數cox & snell r2和nagelkerke r2,這兩個指標從不同角度反映了當前模型中自變數解釋了因變數的變異佔因變數總變異的比例。但對於logistic迴歸而言,通常看到的偽決定係數的大小不像線性迴歸模型中的決定係數那麼大。
**結果列聯表解釋,看」分類表「中的資料,提供了2類樣本的**正確率和總的正確率。
建立logistic迴歸方程
logit(p)=β0+β1*x1+β2*x2+......+βm*xm
4.自變數的篩選方法和逐步迴歸
與線性迴歸類似,在logistic迴歸中應儘量納入對因變數有影響作用的變數,而將對因變數沒有影響或影響較小的變數排除在模型之外。
1.wald檢驗:wals是一個統計量,用檢驗自變數對因變數是否有影響的。它越大,或者說它對應的sig越小,則影響越顯著。
2.似然比檢驗(likelihood ratio
test):logistic模型的估計一般是使用極大似然法,即使得模型的似然函式l達到最大值。-2lnl被稱為diviance,記為d。
l越大,則d越大,模型**效果越好。似然比檢驗是通過比較是否包含某個或幾個引數β的多個模型的d值。
3.比分檢驗(score test)
以上三種假設檢驗中,似然比檢驗是基於整個模型的擬合情況進行的,結果最為可靠;比分檢驗結果一般與似然比檢驗結果一致。最差的就是wald檢驗,它考慮各因素的綜合作用,當因素間存在共線性的時候,結果不可靠。故在篩選變數時,用wald法應慎重。
spss中提供了六種自變數的篩選方法,向前法(forward)和向後法(backward)分別有三種。基於條件引數估計和偏最大似然估計的篩選方法都比較可靠,尤以後者為佳。但基於wald統計量的檢驗則不然,它實際上未考慮各因素的綜合作用,當因素間存在共線性時,結果不可靠,故應當慎用。
5.模型效果的判斷指標
1.對數似然值與偽決定係數
logistic模型是通過極大似然法求解的,極大似然值實際上也是一個概率,取值在0~1之間。取值為1,代表模型達到完美,此時其對數值為0;似然值越小,則其對數值越負,因此-2倍的對數似然值就可以用來表示模型的擬合效果,其值越小,越接近於0,說明模型擬合效果越好。
2.模型**正確率
對因變數結局**的準確程度也可以反映模型的效果,spss在logistic迴歸過程中會輸出包含**分類結果與原始資料分類結果的列聯表,預設是按照概率是否大於0.5進行分割。
3.roc曲線
roc曲線即受試者工作特徵曲線(receiver
operating characteristic curve),或譯作接受者操作特徵曲線。它是一種廣泛應用的資料統計方法,2023年應用於雷達訊號檢測的分析,用於區別「噪聲」與「訊號」。在對logistic迴歸模型擬合效果進行判斷時,通過roc曲線可直接使用模型**概率進行。
應用roc曲線可幫助研究者確定合理的**概率分類點,即將**概率大於(或小於)多少的研究物件判斷為陽性結果(或陰性結果)。roc曲線,**效果最佳時,曲線應該是從左下角垂直上升至頂,然後水平方向向右延伸到右上角。如果roc曲線沿著主對角線方向分佈,表示分類是機遇造成的,正確分類和錯分的概率各為50%,此時該診斷方法完全無效。
9樓:匿名使用者
你在瞎做啊,不是這麼做的
10樓:stop華崽
你做的什麼,怎麼這麼多變數,自變數要篩選的,p為0.808都在裡面,無語了。
spss二元logistic模型結果，根據這個圖可以寫出迴歸
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如何用spss20 0的logistic迴歸分析求出OR
logistic迴歸主要是研究x對y的影響關係，其中y為定類資料，直接把x或者y對應的標題拖拽到右邊框框中就好。出來就有智慧化文字分析，有模型公式等結果輸出。迴歸中求因素的or值及其95可信區間，spss 如何實現？與logistic迴歸，在options中選擇ci forexp b 再 在做log...
什麼是二元時空觀，什麼是二元理論
平行世界 存在著無數個與我們相同或相反的宇宙 宇宙,即時空.為什麼說他是無限的?二元時空觀我也不清楚,但是如果存在平行時空,那為什麼一定是二元,多元不可以嗎?1,2,3,一直數下去真的沒有盡頭嗎,這和宇宙的無限有關聯嗎?我們可以進入別的時空,然後在從別的時空回到過去或將來嗎?這個世界的組成只有兩種 ...