培训课件spss教学logistic

SPSS系列培训之：

logistic回归@文彤老师模型简介2@文彤老师SPSS统计分析系列培训基于线性回归模型发展而来线性回归研究的是连续性因变量与自变量之间的关系有的时候因变量为分类变量，需要研究该分类变量与一组自变量之间的关系以治疗效果为因变量，结局为治愈/未治愈如果使用新的宣传方式，决定戒烟的概率是否更高？模型简介3@文彤老师SPSS统计分析系列培训Yˆ

=

a

+

b1x1

+

+

bm

xmPˆ

=

a

+

b1x1

+

+

bm

xm发生率P为因变量，它与自变量之间通常不存在线性关系不能保证在自变量的各种组合下，因变量的取值仍限制在0~1内模型简介p4@文彤老师SPSS统计分析系列培训1

-

plog

it

(

p)

=

lnlog

it

(

p)

=

a

+

b1

x1

+

+

bm

xm由于因变量为二分类，所以误差项服从二项分布，而不是正态分布因此，常用的最小二乘法也不再适用模型用途5@文彤老师SPSS统计分析系列培训影响因素分析，求出哪些自变量对因变量发生概率有影响。并计算各自变量对因变量的比数比作为判别分析方法，来估计各种自变量组合条件下因变量各类别的发生概率，从而对结局进行预测。该模型在结果上等价于判别分析模型简介6@文彤老师SPSS统计分析系列培训log

it

(

p)

=

a

+

b1

x1

+

+

bm

xmα是常数项，表示自变量取值全为0时，比数（Y=1与Y=0的概率之比）的自然对数值Beta为logistic回归系数，表示当其他自变量取值保持不变时，该自变量取值增加一个单位引起比数比（OR）自然对数值的变化量案例：低出生体重儿影响因素7@文彤老师SPSS统计分析系列培训Hosmer和Lemeshow于1989年研究了低出生体重婴儿 的影响因素，数据见文件logistic_step.sav。结果变量为是否娩出低出生体重儿(变量名为LOW，1， 低出生体重，即婴儿出生体重<2500克、0，非低出生体 重)，考虑的影响(自变量)有：产妇妊娠前体重(lwt，磅)产妇年龄(age，岁)产妇在妊娠期间是否吸烟(smoke，0=未吸、1=吸烟)本次妊娠前早产次数(ptl，次)是否患有高血压(ht，0=未患、1=患病)子宫对按摩、催产素等刺激引起收缩的应激性(ui，0=无、1=有)妊娠前三个月社区医生随访次数(ftv，次)种族(race，1=白人、2=黑人、3=其他民族)模型中用到的检验方法8@文彤老师SPSS统计分析系列培训Walds检验：基于标准误估计值的单变量检验他没有考虑其他因素的综合作用，当因素间存在共线 性时结果不可靠故在筛选变量时，用Walds法应慎重似然比检验：直接对两个模型进行的比较当模型较为复杂时，建议使用似然比检验进行变量的 筛选工作，以及模型间优劣的比较两模型-2对数似然值之差即为似然比统计量，自由度 亦为两模型参数个数之差比分检验考虑在已有模型基础上引入新变量之后模型效果是否 发生改变哑变量9@文彤老师SPSS统计分析系列培训回归系数b表示其它自变量不变，x每改变一个单位时，所预测的y的平均变化量当x为连续性/二分类变量时这样没有问题当x为多分类变量时就不太合适了无序多分类：民族，各族之间不存在大小问题有序多分类：家庭收入分为高、中、低三档，它们之 间的差距无法准确衡量强行规定为等距显然可能引入更大的误差哑变量在以上这些情况时，我们就必须将原始的多分

类变量转化为数个哑变量（DummyVariable），每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间

的差异，这样得到的回归结果才能有明确而合

理的实际意义。注意：哑变量必须同进同出，否则含义可能改变10@文彤老师SPSS统计分析系列培训哑变量O型是作为对比水平（基础水平），而哑变量

V1、V2、V3分别代