1樓：呂秀才
線性回來歸要求因變數必須是連續性數
源據變數；
logistic迴歸要求因變數必須是分類變數，二分類或者多分類的；
比如要分析性別、年齡、身高、飲食習慣對於體重的影響，如果這個體重是屬於實際的重量，是連續性的資料變數，這個時候就用線性迴歸來做；
如果將體重分類，分成了高、中、低這三種體重型別作為因變數，則採用logistic迴歸
spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看
2樓：中子
首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是**變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。t值就是對迴歸係數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是係數檢驗顯著，顯著的意思就是你的迴歸係數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效**因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
迴歸的檢驗首先看anova那個表，也就是f檢驗，那個表代表的是對你進行迴歸的所有自變數的迴歸係數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效**因變數，這個在寫資料分析結果時一般可以不報告
然後看係數表，看標準化的迴歸係數是否顯著，每個自變數都有一個對應的迴歸係數以及顯著性檢驗
最後看模型彙總那個表，r方叫做決定係數，他是自變數可以解釋的變異量佔因變數總變異量的比例，代表迴歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的r方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強**力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，r方也會變大，調整後的r方是對較多自變數的懲罰），r可以不用管，標準化的情況下r也是自變數和因變數的相關
希望對您有用
3樓：匿名使用者
看coeffuenthesig即可，
如何用spss做logistic迴歸
4樓：匿名使用者
logistic迴歸可以劃分為二元logistic迴歸、多分類logistic迴歸、有序logistic迴歸。
5樓：南心網心理統計
因變數為分類變數，spss中有專門的logistic迴歸分析控制元件。
6樓：毓玲敏高潔
基因多型性是幾分類變數，如果是超過兩分類的，需要先設定啞變數，其他自變數如果有的分類變數超過了兩分類都需要設定啞變數，連續性變數和兩分類變數可以直接使用。
二型糖尿病的發病風險因變數是怎麼賦值的，是否是分為「是或否」的，如果是就採用二分類的logistic迴歸分析法
點開之後，將因變數移入，所有自變數均移入covariates裡面，然後其他預設即可，分析出來的基因多型性的迴歸係數即為排除其他自變數的影響下，每種基因型的影響
用spss做多元迴歸分析，請問表中的b值，or值、wald值 各自代表什麼含義，三者都有正負嗎？三者大小有聯絡 30
7樓：
b值是指回歸係數和截距（常數項），可以是負數（負相關時迴歸係數出現負值）；or是指定義比數比（odds ratio），其取值範圍是0至正無窮，不可能是負數；wald是一個卡方值，等於b除以它的標準誤（s.e.）的平方值，因此也不可能是負數。
wald用於對b值進行檢驗，考察b值是否等於0。若b值等於0，其對應的or【exp(b)】為1，表明兩組沒有顯著差異。or等於b值的反自然對數。
wald值越大，b值越不可能等於0。
spss中logistic迴歸模型 的結果怎麼看 5
8樓：匿名使用者
spss中做完二值logistic迴歸後，迴歸結果只看最後一個**，**中引數b代表迴歸係數值，sig代表偏差，只要sig值小於0.05的b值，都是符合迴歸結果的值。
用spss作logistic迴歸分析，結果能說明什麼
9樓：匿名使用者
迴歸方程，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，隨著自變數一增加一個單位，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。
10樓：匿名使用者
hosmer 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迴歸方程logistic迴歸方程：
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)]
spss二元logistic迴歸分析，結果如下，變數係數怎麼看，或者回歸方程式什麼？
11樓：匿名使用者
很遺憾的告訴你，你這研究失敗了
二元logistic迴歸分析，應該說所有迴歸分析，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
置於你說的迴歸方程問題，迴歸係數一般是b值，不過logistic迴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
12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
13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中的多元logistic迴歸中的協變數是什麼意思
14樓：匿名使用者
因子是分組的意思，logit迴歸就是將自變數拉入協變數裡的，迴歸控制，你可以看下協方差分析裡的協變數用迴歸控制不同
15樓：匿名使用者
在回來歸分析模型 y=β源0+β1x+ε（一元線性迴歸模型）中，y是被解釋變數，就稱為因變數。x是解釋變
量，稱為自變數。表示為：因變數y隨自變數x的變化而變化。協變數是指那些人為很難控制的變數，通常在迴歸分析中要排除這些因素對結果的影響。
知道哩以前有人問過同樣的問題，希望對你有幫助！
16樓：匿名使用者
就是協同作用的變數，但不是主要研究的變數，要控制住的
spss線性迴歸分析結果怎麼看,spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果
model summary 是對模型擬合效果的總結，r是相關係數，r2是決定係數，係數越大表面擬合效果越好。anova是方差分析，然後f檢驗 coefficients就是迴歸結果，得到的迴歸方程的係數 spss迴歸分析結果怎麼得出迴歸結果 首先要f檢驗，如果f值右上角有 號，說明迴歸分析通過f檢驗，...
spss線性迴歸怎麼規定係數範圍
1 在spss裡把 baia b c d四個變 du量對應的資料錄入好。zhi dao 2 點analyze regession linear，在彈出框裡，把專變數d選定在dependent裡，其他屬3個因子選到independent裡。method裡就用預設的enter。如果不需要看其他統計或驗證...
這是用SPSS做多元線性迴歸的結果，請求高手幫忙做下解釋，論
第一個圖顯抄示你是用進入法做的迴歸分析，全部因變數都進入方程。第二個圖只需要看你的r的平方，你的圖中顯示r方才0.146，對變異的解釋只有14.6 太低了。第三個圖是方差分析，sig顯著性為0.034，表示因變數和自變數完全無線性關係的概率很低。第四個圖是迴歸係數及其顯著性分析。standardiz...