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SPSS中怎么对有序变量进行回归分析？

时间：2021-06-06 来源：系统下载之家官网

　　作为一款专业的数据分析软件，SPSS问世以来就是各行各业数据分析的重要工具，无论是医学领域，还是做金融和市场分析，SPSS的分析功能都十分强大且实用。下面就和大家分享一下如何使用SPSS对有序变量进行回归分析。

　　一、概述

　　1、有序变量

图1：数据样本

　　有序变量是一类特殊的变量，这类变量中一般都有等级划分，但划分的依据并不明确。

　　比如上图所示样本中，治疗效果可以用很好、一般、较差等形容词来度量，但具体的度量标准并不明晰、也无法明晰，因为这很大程度上取决于人的主观感受。

　　如果要对这类变量进行回归分析，就要用到有序回归的方法。

　　2、有序回归

图2：有序回归

　　在“分析”——“回归”菜单下，点击“有序”，就可以开始使用这类回归分析方法进行分析啦！

　　二、分析操作

　　1、变量设置

图3：变量设置

　　有序回归需要设置三类变量，因变量是需要探索的被动变量，这里指的就是治疗效果；因子可以简单看做自变量，将性别和年龄移入该窗口。

　　协变量是分析中需要控制的变量，本例中由于变量类型较少，不需要使用。

　　2、选项设置

图4：选项设置

　　选项对话框中设置的是迭代数和分度，最大迭代数设置为100，这是可设置范围的上限值，最大步骤对分设置为5，其余参数实质意义较小，就不做过多赘述了，保持默认即可。

　　最后是关于“链接”，也就是类别函数的设置，SPSS提供了五种不同的函数，分别适用于不同的数据类型，我们选择的是第三种，分对数函数，适用于均匀分布的数据。

　　3、输出设置

图5：输出设置

　　输出对话框中设置的就是在分析结果中需要输出的统计数字、要保存的变量，以及打印对数似然的类型。

　　勾选“拟合度统计”，输出似然比卡方和皮尔逊统计；勾选“汇总统计”，输出其他卡方统计量；勾选“参数估计”，输出参数估计值和置信区间。

　　选择打印包含多项常亮的对数似然，这类结果较为完整。

　　4、位置设置

图6：位置设置

　　用户可以选择有序回归的模型，主效应就是探究所选因子与因变量之间的回归关系，也可以进行模型定制，探究各个变量之间的相对关系。

　　本例选择主效应模型。

　　5、结果输出

图7：分析结果

　　在输出日志中可以查看有序回归的分析结果，对于已选择的统计要求，日志窗口内都有对应的表格作为结果供用户分析。

　　上图是拟合优度和伪R方的表格，从这两个表格可以看出，我们使用的模型可以很好地拟合数据，分析结果十分显著。

　　三、小结

　　以上就是在SPSS中使用有序回归对有序变量进行回归分析的案例分享啦，希望可以对大家有所帮助！

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