分類資料的logistic回歸分析spss

1、SPSS10.0高級教程十三：分類資料的Logistic回歸分析(2009020515:32:54)轉(zhuǎn)載▼所謂Logistic模型，或者說Logistic回歸模型，就是人們想為兩分類的應(yīng)變量作一個回歸方程出來，可概率的取值在0~1之間，回歸方程的應(yīng)變量取值可是在實數(shù)集中，直接做會出現(xiàn)0~1范圍之外的不可能結(jié)果，因此就有人耍小聰明，將率做了一個Logit變換，這樣取值區(qū)間就變成了整個實數(shù)集，作出來的結(jié)果就不會有問題了，從而該方法就被叫做了

2、Logistic回歸。隨著模型的發(fā)展，Logistic家族也變得人丁興旺起來，除了最早的兩分類Logistic外，還有配對Logistic模型，多分類Logistic模型、隨機效應(yīng)的Logistic模型等。由于SPSS的能力所限，對話框只能完成其中的兩分類和多分類模型，下面我們就介紹一下最重要和最基本的兩分類模型。10.3.110.3.1界面詳解與實例界面詳解與實例例11.1某研究人員在探討腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的有關(guān)臨床病理因素研究中，收集了一

3、批行根治性腎切除術(shù)患者的腎癌標(biāo)本資料，現(xiàn)從中抽取26例資料作為示例進行l(wèi)ogistic回歸分析（本例來自《衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)》第四版第11章）。?i：標(biāo)本序號?x1：確診時患者的年齡(歲)?x2：腎細(xì)胞癌血管內(nèi)皮生長因子(VEGF)，其陽性表述由低到高共3個等級?x3：腎細(xì)胞癌組織內(nèi)微血管數(shù)(MVC)?x4：腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級，由低到高共4級?x5：腎細(xì)胞癌分期，由低到高共4期?y：腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移情況(有轉(zhuǎn)移y=1無轉(zhuǎn)移y=0)。ix1x1x2

4、x2x3x3x4x4x5x5y15959243.443.421023636157.257.2110361612190190210458583128128431555553808034166161194.494.42107383817676110左側(cè)是候選變量框，右上角是應(yīng)變量框，選入二分類的應(yīng)變量，下方的Covariates框是用于選入自變量的，只不過這里按國外的習(xí)慣被稱為了協(xié)變量。兩框中間的是BLOCK系列按扭，我在上一課已經(jīng)講過了，

5、不再重復(fù)。中下部的ab框是用于選入交互作用的，和其他的對話框不太相同（我也不知道為什么SPSS偏在這里做得不同），下方的Method列表框用于選擇變量進入方法，有進入法、前進法和后退法三大類，三類之下又有細(xì)分。最下面的四個按鈕比較重要，請大家聽我慢慢道來：?鈕：用于限定一個篩選條件，只有滿足該條件的記錄才會被納入分析，單擊它后對話框會展開讓你填入相應(yīng)的條件。不過我覺得該功能純屬多余，和專門的對話框的功能重復(fù)了。?Categical鈕：如