如何用spss做logistic回歸分析解讀_第1頁(yè)
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1、_如何用spss17.0進(jìn)行二元和多元logistic回歸分析一、二元logistic回歸分析二元logistic回歸分析的前提為因變量是可以轉(zhuǎn)化為0、1的二分變量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或無(wú),Yes或No,是或否的情況。下面以醫(yī)學(xué)中不同類型腦梗塞與年齡和性別之間的相互關(guān)系來(lái)進(jìn)行二元logistic回歸分析。(一)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和SPSS選項(xiàng)設(shè)置第一步,原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化:如圖11所示,其中腦梗塞可以分為ICAS、ECAS和NCAS三

2、種,但現(xiàn)在我們僅考慮性別和年齡與ICAS的關(guān)系,因此將分組數(shù)據(jù)ICAS、ECAS和NCAS轉(zhuǎn)化為1、0分類,是ICAS賦值為1,否賦值為0。年齡為數(shù)值變量,可直接輸入到spss中,而性別需要轉(zhuǎn)化為(1、0)分類變量輸入到spss當(dāng)中,假設(shè)男性為1,女性為0,但在后續(xù)分析中系統(tǒng)會(huì)將1,0置換(下面還會(huì)介紹),因此為方便期間我們這里先將男女賦值置換,即男性為“0”,女性為“1”。圖11第二步:打開“二值Logistic回歸分析”對(duì)話框:沿著

3、主菜單的“分析(Analyze)→回歸(Regression)→二元logistic(BinaryLogistic)”的路徑(圖12)打開二值Logistic回歸分析選項(xiàng)框(圖13)。_在圖13中,因?yàn)槲覀円治鲂詣e和年齡與ICAS的相關(guān)程度,因此將ICAS選入因變量(Dependent)中,而將性別和年齡選入?yún)f(xié)變量(Covariates)框中,在協(xié)變量下方的“方法(Method)”一欄中,共有七個(gè)選項(xiàng)。采用第一種方法,即系統(tǒng)默認(rèn)的強(qiáng)迫

4、回歸方法(進(jìn)入“Enter”)。接下來(lái)我們將對(duì)分類(Categical),保存(Save),選項(xiàng)(Options)按照如圖14、15、16中所示進(jìn)行設(shè)置。在“分類”對(duì)話框中,因?yàn)樾詣e為二分類變量,因此將其選入分類協(xié)變量中,參考類別為在分析中是以最小數(shù)值“0(第一個(gè))”作為參考,還是將最大數(shù)值“1(最后一個(gè))”作為參考,這里我們選擇第一個(gè)“0”作為參考。在“存放”選項(xiàng)框中是指將不將數(shù)據(jù)輸出到編輯顯示區(qū)中。在“選項(xiàng)”對(duì)話框中要勾選如圖幾項(xiàng),

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