免费智能解析,怎样用SPSS做二项Logistic回归分析

二项Logistic回归用于研究因变量(Y)是定类数据快速备案网站快速备案,并且只使用两个数字去表示,规定为 1和0,并且 只能是1或0,比如1代表愿意0代表不愿意;1代表会0代表不会;1代表可以0代表不可以;1代表喜欢0代表不喜欢免费智能解析。免费智能解析,怎样用SPSS做二项Logistic回归分析如果想研究某些因素(X)对于因变量(Y)的影响关系,并且因变量(Y)只有两个取值时(并且 只能是0和1),此时则应该使用二元Logistic回归分析。案例说明一、背景当前有一份数据是用来研究影响用户购买IPHONE的因素,包括‘外观喜欢度’,‘性能情况’和‘品牌价值认可度’共3个潜在的影响因素;以及被影响项为‘是否购买IPHONE ’。由于Y为定类数据,并且只分为两项即购买和不购买,因而适用于二元Logistic回归分析。二、操作本例子中研究X对于Y的差异;X分别为‘外观喜欢度’,‘性能情况’和‘品牌价值认可度’,Y为是否购买IPHONE ’。将分析项放置到对应选框中,点击’开始二元Logistic回归分析’即生成结果三、输出结果表1 二元Logistic回归基本汇总这一表格主要是对于分析数据的基本情况进行说明:包括Y值的数据分析和最终分析有效样本量的数据情况。如果缺失数据过多,或者Y值分布非常不均匀,可能会导致模型质量较差。表2 模型似然比检验结果SPSSAU智能分析这一表格用于对整体模型有效性进行分析,分析步骤为:第一:首先对P值进行分析,如果该值小于0.05,则说明模型有效;反之则说明模型无效;第二:AIC和BIC值用于多次分析时的对比;此两值越低越好;如果多次进行分析,可对比此两个值的变化情况,综合说明模型构建的优化过程;第三:其余指标为中间计算过程值,基本无意义。表3 二元Logistic回归结果汇总这一表格用于研究X对于Y的影响关系情况,表格中重点关注的指标信息包括:P值,回归系数,OR值和R Pseudo R²。分析时,第一:对模型整体情况进行说明,比如对R方值进行描述,以及列出模型公式; 第二:逐一分析X对于Y的影响情况;如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y产生影响关系,此时可结合OR值进一步分析影响幅度。 第三:总结分析结果。结论:’外观喜欢度’, ‘性能情况’共2项会对’是否购买IPHONE’产生显著的正向影响关系,以及’品牌价值认可度’共1项会对’是否购买IPHONE’产生显著的负向影响关系。


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