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使用SPSS对有序变量进行回归分析

发布时间:2021/04/29 16:46:55

作为一款专业的数据分析软件,SPSS问世以来就是各行各业数据分析的重要工具,无论是医学领域,还是做金融和市场分析,SPSS的分析功能都十分强大且实用。

下面就和大家分享一下如何使用SPSS对有序变量进行回归分析。

一、概述

1.有序变量

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图1:数据样本

有序变量是一类特殊的变量,这类变量中一般都有等级划分,但划分的依据并不明确。

比如上图所示样本中,治疗效果可以用很好、一般、较差等形容词来度量,但具体的度量标准并不明晰、也无法明晰,因为这很大程度上取决于人的主观感受。

如果要对这类变量进行回归分析,就要用到有序回归的方法。

2.有序回归

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图2:有序回归

在“分析”——“回归”菜单下,点击“有序”,就可以开始使用这类回归分析方法进行分析啦!

二、分析操作

1.变量设置

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图3:变量设置

有序回归需要设置三类变量,因变量是需要探索的被动变量,这里指的就是治疗效果;因子可以简单看做自变量,将性别和年龄移入该窗口。

协变量是分析中需要控制的变量,本例中由于变量类型较少,不需要使用。

2.选项设置

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图4:选项设置

选项对话框中设置的是迭代数和分度,最大迭代数设置为100,这是可设置范围的上限值,最大步骤对分设置为5,其余参数实质意义较小,就不做过多赘述了,保持默认即可。

最后是关于“链接”,也就是类别函数的设置,SPSS提供了五种不同的函数,分别适用于不同的数据类型,我们选择的是第三种,分对数函数,适用于均匀分布的数据。

3.输出设置

5
图5:输出设置

输出对话框中设置的就是在分析结果中需要输出的统计数字、要保存的变量,以及打印对数似然的类型。

勾选“拟合度统计”,输出似然比卡方和皮尔逊统计;勾选“汇总统计”,输出其他卡方统计量;勾选“参数估计”,输出参数估计值和置信区间。

选择打印包含多项常亮的对数似然,这类结果较为完整。

4.位置设置

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图6:位置设置

用户可以选择有序回归的模型,主效应就是探究所选因子与因变量之间的回归关系,也可以进行模型定制,探究各个变量之间的相对关系。

本例选择主效应模型。

5.结果输出

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图7:分析结果

在输出日志中可以查看有序回归的分析结果,对于已选择的统计要求,日志窗口内都有对应的表格作为结果供用户分析。

上图是拟合优度和伪R方的表格,从这两个表格可以看出,我们使用的模型可以很好地拟合数据,分析结果十分显著。

三、小结

以上就是在SPSS中使用有序回归对有序变量进行回归分析的案例分享啦,希望可以对大家有所帮助!

除此以外,SPSS还提供了更多的回归分析方法,可以满足用户对各类分析数据的需求,欢迎大家进入IBM SPSS Statistics中文网站下载试用。

作者:参商

标签:SPSS有序回归分析

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