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SPSS逻辑回归分析步骤 SPSS逻辑回归分析结果解读

发布时间:2022/03/30 11:29:13

 品牌型号:联想

 系统:Win10

 软件版本:IBMSPSSStatistics

 关键词:SPSS数据分析,逻辑回归分析,结果解读

 当我们要研究婚姻状态与人的生活方式的关系时,因变量就是各个年龄段,此时的因变量之间是有序的,这就是有序多分类。在进行自变量与有序多分类因变量之间的关系时,可以用多元逻辑回归模型来分析。下面,小编给大家介绍一下SPSS逻辑回归分析步骤,SPSS逻辑回归分析结果解读的相关内容。

 一、SPSS逻辑回归分析步骤

 打开SPSS软件,将数据导入软件中,对数据进行大略了解后,开始数据分析。单击“文件”,选择“打开”中的“数据”。

 

图1:导入文件
图1:导入文件

 单击“分析”,选择“回归”中的“多元Logistic”选项,打开多元Logistic设置对话框。将婚姻状态设置为因变量,将性别、生活方式和首选的早餐设置为因子,协变量为空。

 

图2:多元逻辑回归
图2:多元逻辑回归

 单击右列的“模型”按钮,制定模型为主效应。勾选在模型中包括截距,设置结束单击“继续”。

 

图3:模型设置
图3:模型设置

 单击右列的“统计”按钮,勾选个案处理摘要,参数设置为估算值和似然比检验,单击“继续”。

 

图4:统计设置
图4:统计设置

 单击右列的“选项”按钮,勾选以分层方式月数条目和除去项,步进选项默认,单击“继续”。

 

图5:选项设置
图5:选项设置

 如果数据量很大的话,可以进行自助抽样设置,本次数据量较少就不再示例了。

 全部设置完成,单击“确定”。软件开始运行,结束后输出图表。

 二、SPSS逻辑回归分析结果解读

 1、模型拟合信息

 

图6:模型拟合信息
图6:模型拟合信息

 模型拟合信息表格能够表现模型拟合的好坏,表中-2的对数似然的值越小越好。从结果来看,加入自变量之后的模型比只有常数项的模型拟合的要好,246.600<274.758。且显著性小于0.001,表示自变量的加入是有统计学意义的。

 

图7:参数估算值
图7:参数估算值

 从参数估计值表格来看,以年龄小于31岁的为例,生活方式=0相比生活方式=1,系数值Exp(B)为0.463,说明年龄小于31岁的人选择这种生活方式的概率是不选择这种生活方式的1/0.463,也就是2.16倍。另外可以看到显著性小于0.01,说明小于31岁的这个年龄范围是有统计学意义的。

 以上内容,就是SPSS逻辑回归分析步骤,SPSS逻辑回归分析结果解读的相关内容。当遇到有序多分类的变量样本,需要进行分析就可以选择逻辑回归分析。

 

 作者:小影

标签:SPSSIBM SPSS Statistics多元逻辑回归逻辑回归

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