常见logistic回归模型有哪几种?

原创 数据小兵  2019-10-24 21:00  阅读 243 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

日常统计分析中,较为常见的logistic回归分析主要包括三种形式,分别是二项logistic回归,无序多分类logistic回归和有序多分类logistic回归。

这三种统计方法,在SPSS统计软件中对应的菜单为:

二项logistic回归

因变量为两种结局的二分类变量,如中奖=1、未中奖=0;
自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;
阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍;

无序多分类logistic回归

因变量为无序的多分类变量,如获取健康知识途径(传统大众媒介=1,网络=2,社区宣传=3);
自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;
也可用于因变量为有序多分类变量,但不满足平行检验条件的数据资料;
原理:用因变量的各个水平(除参照水平外)与参照水平比值的自然对数来建立模型方程;

有序多分类logistic回归

因变量为有序的多分类变量,如病情严重程度(轻度=1,中度=2,重度=3);
自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;
原理:将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归;
须进行平行线检验,即检验自变量系数是否相等,如不满足,则使用无需多分类logistic回归;

本号长期维护更新视频课程

永久有效,可反复观看,小兵一对一答疑。

课程地址:

https://study.163.com/course/introduction/1003945001.htm?share=1&shareId=1149679450

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/1574
版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!
SPSS在线视频学习
欢迎订阅SPSS训练营微信公众号

评论已关闭!