spss二元logistic回歸分析,結果如下,變數係數怎麼

2021-03-27 17:58:02 字數 2095 閱讀 4657

1樓:匿名使用者

很遺憾的告訴你,你這研究失敗了

二元logistic回歸分析,應該說所有回歸分析,最重要的係數是sig,或者平時我們叫p值,需要小於0.05才能說明有顯著性影響,你這個所有p值高的接近1,都是毫無意義的資料

置於你說的回歸方程問題,回歸係數一般是b值,不過logistic回歸分析是對數分析法,所以一般看exp(b),也就是我們所說的or值

2樓:匿名使用者

你這全是亂作的,怎麼寫啊

找我專業資料分析

3樓:匿名使用者

不會做就別亂做

我經常幫別人做這類的資料分析的

spss進行二元logistic回歸分析,結果如下,能否說明我的假設:自變數3對因變數的**力要大於自變數1 ?

4樓:匿名使用者

從結果看,您的變數1的s.e.值超大,我也遇到了類似問題,請教過一些人,有的說是版共線性問題,權

也有說是樣本量問題。一位醫學統計專業博士給了我一段文章("根據正態分佈理論,wald統計量很容易計算,但是它有乙個不太好的性質,即當回歸係數的絕對值很大時,這一係數的估計標準誤就會膨脹,於是會導致wald統計值變得很小,以致第二類錯誤的概率增加,也就是說,在實際上會導致應該拒絕的零假設時卻未能拒絕。所以在研究中,如果發現回歸係數的絕對值很大,就不要再用wald統計值來檢驗零假設,而應該使用似然比(l.

r.)檢驗法來代替……")也許對你會有幫助。

5樓:匿名使用者

如果你的分析方法是正確的話,這個結果是能夠說明的變數3在該模型中是有貢獻的,有意義的,而變數1並不顯著,對y影響不大。

用spss作logistic回歸分析,結果能說明什麼

6樓:匿名使用者

回歸方程,主要是看各個自變數的假設檢驗結果,和係數。兩個自變數都有統計學意義,係數分別為-5.423和0.

001,也就是說,隨著自變數一增加乙個單位,因變數要降低5.423三個單位。自變數二同理。

比如我的因變數是高血壓患病與否,隨著自變數一得增加,患病危險降低。說明自變數一為保護因素。

7樓:匿名使用者

ho**er and lemeshow test for goodness of fit裡p=0.414,不顯著,方程是好的

wald值代表的是卡方檢驗,p都顯著,進入logistic回歸方程logistic回歸方程:

p=exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)/[1-exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)]

如何用spss做二元logistic回歸分析

8樓:匿名使用者

可以使用spssau的二元logit,拖拽分析項即可得到標準格式結果。

spss二元logistic回歸分析怎樣描述結果

9樓:福建省第一呂布

logistic回歸主要分為三類,一種是因

變數為二分類得logistic回歸,這種回歸叫做二項logistic回歸,一種是因變數為無序多分類得logistic回歸,比如傾向於選擇哪種產品,這種回歸叫做多項logistic回歸。還有一種是因變數為有序多分類的logistic回歸,比如病重的程度是高,中,低呀等等,這種回歸也叫累積logistic回歸,或者序次logistic回歸。

spss的二元logistic回歸分析,怎麼判斷兩個變數之間是否有關係?告訴我具體的分析步驟,叩謝高手!

10樓:雞仔

是否有統計學意義主要看sig 如果這個值小於0.05那麼就是相關的,在此基礎上看第一列b值,負號代表負相關。你的例子中性別不對因變數產生影響。

spss中logistic回歸模型 的結果怎麼看 5

11樓:匿名使用者

spss中做完二值logistic回歸後,回歸結果只看最後乙個**,**中引數b代表回歸係數值,sig代表偏差,只要sig值小於0.05的b值,都是符合回歸結果的值。

spss的二元logistic回歸分析怎麼判斷兩個變數之

是否有統計學意義主要看sig 如果這個值小於0.05那麼就是相關的,在此基礎上看第一列b值,負號代表負相關。你的例子中性別不對因變數產生影響。spss的二元logistic 回歸分析中,怎樣判斷兩個變數之間是否有關係 如下圖 幫我分析一下,告訴我分析步驟 10 sig值表示wals檢驗的顯來著性水平...

spss的二元logistic 回歸分析中,怎樣判斷兩個變數

sig值表示wals檢驗的顯來著性水平 wals b s.e.2 你這源個表應該漏了個r值,r是偏相關係數,可以描述變數與模型的相關性不過你要看這兩個變數的相關性可以直接用相關分析至於分析,主要看引數顯著性,引數符號,大小,解釋自變數對因變數的意義 關於spss二元logistic回歸分析,如果自變...

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