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| 文章 | SPSS中怎么对有序变量进行回归分析? |
| 分类 | 教程攻略 |
| 语言 | zh-CN |
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| 介绍 |
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 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 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 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 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 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 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 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,日志窗口内都寸步难移拼音:cùn bù nán yí释义:连一步都难移动。形容走路困难。也比喻处境艰难。出处:元·郑廷玉《楚昭公》第四折想当年在小舟中,寸步难移。”示例:无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! |
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