如何用spss进行二元和多元logistic回归分析.doc
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1、如何用spss进行二元和多元logistic回归分析 作者: 日期:9 个人收集整理 勿做商业用途如何用spss17.0进展二元和多元gisic回归分析一、二元loisic回归分析二元oisic回归分析的前提为因变量是可以转化为、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。下面以医学中不同类型脑堵塞与年龄和性别之间的相互关系来进展二元ogti回归分析。(一数据准备和PSS选项设置图 1-1第一步,原始数据的转化:如图所示,其中脑堵塞可以分为IA、EAS和CS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,因此将分组数据IC、A和CAS转化为1、0分类,是
2、IAS赋值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到sps中,而性别需要转化为1、)分类变量输入到ps当中,假设男性为1,女性为,但在后续分析中系统会将1,0置换下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换,即男性为“0,女性为“1。第二步:翻开“二值oistc 回归分析对话框:沿着主菜单的“分析(nlyze)回归Regresion二元logistic(BnayLogistic)的路径(图1-2)翻开二值Lgistic 回归分析选项框图1-3)。如图1-左侧对话框中有许多变量,但在单因素方差分析中与ICAS显著相关的为性别、年龄、有无高血压,有无糖尿病等P.05),因此我们这里选
3、择以性别和年龄为例进展分析。图13图1-3图1-2在图1-3中,因为我们要分析性别和年龄与CAS的相关程度,因此将ICS选入因变量(Dpendn)中,而将性别和年龄选入协变量Covariats)框中,在协变量下方的“方法(td一栏中,共有七个选项。采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Eter)。接下来我们将对分类(Categoicl,保存Save),选项(Option按照如图-4、1-5、1-6中所示进展设置。在“分类对话框中,因为性别为二分类变量,因此将其选入分类协变量中,参考类别为在分析中是以最小数值“0第一个)作为参考,还是将最大数值“最后一个)作为参考,这里我们选择第一个“
4、0作为参考。在“存放选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项对话框中要勾选如图几项,其中“expB)的CI(X)一定要勾选,这个就是输出的OR和CI值,后面的95为系统默认,不需要更改。图1-4 分类图1-5 保存图1-6 选项另外在“选项对话框中,“输出一栏中,系统默认为“在每个步骤中,这里更改为“在最后一个步骤中,即:输出结果将仅仅给出最终结果,而省略每一步的计算过程。由于我们采用强迫回归,逐步回归概率选项可以不管此外还有一个选项需要说明。一是分类临界值lsfcatincutoff,默认值为.5,即按四舍五入的原那么将概率预测值化为0 或者1。如果将数值改为0,那么大于等于0.6
5、 的概率值才表示为1,否那么为0。其情况余依此类推。二是最大迭代值Maimum Iten,规定系统运算的迭代次数,默认值为2 次,为平安起见,我们将迭代次数增加到50。原因是,有时迭代次数太少,计算结果不能真正收敛。三是模型中包括常数项ncud costant in del),即模型中保存截距。除了迭代次数之外,其余两个选项均采用系统默认值。完成后,点击各项中“继续(Contnue按钮。返回图1-3,单击“确定按钮。二结果解读其他结果参照文章?利用PSS进展Logistc回归分析?中解读,这里重点将两点:第一,分类变量编码图-7,由于这里包括性别分类变量,而我们对性别赋值为1和0,但在sps中
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