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SPSS数据分析—多分类Logistic回归模型

时间:2016-07-23 20:53:49      阅读:726      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型。

多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型

一、有序多分类Logistic回归模型

有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic回归模型,无论模型的分割点在什么位置,所拟合的这n-1个回归模型的自变量系数均保持不变,改变的只有常数项,这也是累积多分类Logit模型的前提条件,也称为平行线检验。

累积多分类Logit模型的常数项是负数,和二分类Logistic回归模型的常数项符号相反

下面看一个例子

现在想分析人们的工作满意度,选取了一些相关变量,数据如下
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从数据中,可见因变量满意度satis有三个水平,因此考虑拟合有序多分类Logistic回归模型

分析—回归—有序

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二、无序多分类Logistic回归模型

前面讲的有序分类Logistic回归模型,前提为因变量为有序多分类,但是当因变量为无序多分类或者不满足平行线假定时,就需要使用无序多分类Logistic回归模型。

无序多分类Logistic回归模型也是拟合因变量水平数-1个广义Logit模型,不同的是它需要先定义某一个水平为参照水平,其余水平和其进行对比,SPSS默认取水平最大者为参照水平。

例,通过一组数据,希望分析出不同背景人的投票倾向

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图中可见因变量pres92为无序多分类变量,有三个水平,考虑使用无序多分类Logistic回归模型

分析—回归—多项Logistic

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SPSS数据分析—多分类Logistic回归模型

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原文地址:http://www.cnblogs.com/xmdata-analysis/p/5699401.html

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