logistic回归中哑变量的设置 用SPSS做logistic回归时 多分类变量怎么设置哑变量
spss\u4e0alogistic\u56de\u5f52\u600e\u4e48\u8bbe\u7f6e\u6210\u54d1\u53d8\u91cf\u4f60\u597d \u5f88\u9ad8\u5174\u4e3a\u4f60\u89e3\u7b54\u3002
\u5982\u679c\u60f3\u5bf9\u53d8\u91cfgrade\u8bbe\u7f6e\u54d1\u53d8\u91cf \u6b65\u9aa4\u5982\u4e0b\uff1a
1. \u5c06grade\u9009\u5165\u53d8\u91cf\u6846
2. \u70b9\u51fbCategorical\u9009\u9879
3. \u5c06grade\u9009\u5165\u5373\u53ef
\u5728SPSS\u4e2d\u5c06\u591a\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u8bbe\u7f6e\u4e3a\u54d1\u53d8\u91cf\u6bd4\u8f83\u9ebb\u70e6\uff0c\u5176\u4e2d\u7684\u4e00\u79cd\u65b9\u6cd5\u5c31\u662f\u5c06\u8be5\u591a\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u8f6c\u6362\u6210N-1\u5217\u7684\u54d1\u53d8\u91cf\uff0c\u4e3e\u4f8b\u6765\u8bf4\uff0c\u539f\u591a\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u6709\u56db\u4e2a\u53d6\u503c\uff08A/B/C/D\uff09\uff0c\u8fd9\u65f6\u9700\u8981\u8bbe\u7f6e\u4e09\u5217\u54d1\u53d8\u91cf\uff0c\u6bd4\u5982D2,D3,D4
\u7528\u5982\u679c\u53d8\u91cf\u503c\u662fB\uff0c\u5219D2=1\uff0c\u5426\u5219\u53d60\uff0c\u5982\u679c\u662fC\uff0c\u5219\u7528D3=1,\u5426\u5219\u53d60\uff0c\u5982\u679c\u662fD\uff0c\u5219D4=1\uff0c\u5426\u5219\u53d60
D2 D3 D4
1 0 0\u2014\u2014\u300bB
0 1 0\u2014\u2014\u300bC
1 0 0\u2014\u2014\u300bB
0 0 1\u2014\u2014\u300bD
0 0 0\u2014\u2014\u300bA
\u6ce8\u610f\uff0c4\u5206\u7c7b\u53ea\u80fd\u8bbe\u7f6e3\u4e2a\u54d1\u53d8\u91cf\uff0c\u5426\u5219\u4f1a\u51fa\u73b0\u865a\u62df\u53d8\u91cf\u9677\u9631\u95ee\u9898\uff0c\u53e6\u5916\u8fd8\u9700\u8981\u8003\u8651\u8bbe\u7f6e\u5f88\u591a\u865a\u62df\u53d8\u91cf\u4f1a\u9020\u6210\u81ea\u7531\u5ea6\u548c\u5171\u7ebf\u6027\u95ee\u9898\u3002
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创
绛旓細璋㈤個锛鍝戝彉閲鏀惧叆妯″瀷鐨勫師鍒欐槸瑕佷箞閮戒笉鏀撅紝瑕佷箞鍏ㄩ兘鏀俱傜郴鏁颁负涓庡叾浠栫粍鐩告瘮杈冨鍥犲彉閲忓奖鍝嶅浣曘傛湜閲囩撼銆
绛旓細濡傛灉Y鏄畾绫绘暟鎹紝姝ゆ椂鍒欓渶瑕佷娇鐢↙ogit(logistic)鍥炲綊鍒嗘瀽銆侺ogit鍥炲綊鍏卞垎涓轰笁绉嶏紝鍒嗗埆鏄簩鍏僉ogit锛Logistic锛夊洖褰掋佸鍒嗙被Logit锛圠ogistic锛夊洖褰掞紝鏈夊簭Logit锛圠ogistic锛夊洖褰掞紙涔熺ОOridinal鍥炲綊锛夛紝姝や笁涓柟娉曠殑鍖哄埆鍦ㄤ簬鍥鍙橀噺Y鐨勬暟鎹被鍨嬨傚涓嬭〃锛氬鏋滄槸鏈夊簭Logit(logistic)鍥炲綊锛屽叾鍥犲彉閲廦涓哄畾绫讳笖鏈夊簭...
绛旓細锛3锛夋湁搴弆ogit鍥炲綊锛屽洜鍙橀噺涓哄垎绫绘暟鎹缁勪笖鏈夊簭銆備簩鍏僉ogit鍥炲綊鍒嗘瀽鐢ㄤ簬鐮旂┒X瀵逛簬Y鐨勫奖鍝嶅叧绯伙紝鍏朵腑X涓哄畾閲忔暟鎹垨鑰呭畾绫绘暟鎹紝Y涓轰簩鍒嗙被瀹氱被鏁版嵁锛岋紙Y鐨勬暟瀛椾竴瀹氬彧鑳戒负0鍜1锛変緥濡傛効鎰忓拰涓嶆効鎰忋佹槸鍜屽惁绛夈傦紙1锛夊鏋淴鏄畾绫绘暟鎹紝姣斿鎬у埆鎴栧鍘嗙瓑銆傞偅涔堝氨闇瑕侀鍏堝瀹冧滑鍋氳櫄鎷鍝戝彉閲澶勭悊锛屼娇鐢...
绛旓細涓嶆槸銆傛棤璁烘槸鍦ㄧ嚎鎬у洖褰掑垎鏋愭垨鏄logistic鍥炲綊鍒嗘瀽锛屽綋鍙橀噺鐨鍒嗙被澶т簬3涓椂锛岃瀵规暟鎹繘琛鍝戝彉閲璧嬪硷紝鍝戝彉閲忚祴鍊间粎鐢0鍜1杩涜璧嬪笺
绛旓細杩欏彇鍐充簬鍖呬笉鍖呮嫭涓鍙橀噺鐨浜や簰浣滅敤浜嗐傝繖绉嶆儏鍐典笅寤鸿鐢ㄥ寘鍚玞lass璇彞鐨刲ogistic杩囩▼鎴杇enmod杩囩▼鍋logistic鍥炲綊锛屽寘鍚玞lass璇彞鐨刲ogistic杩囩▼鎴杇enmod杩囩▼浼氳嚜鍔ㄥ府浣犲垱寤鍝戝彉閲銆備笉闇瑕佸湪data姝ヤ腑鑷繁鍒涘缓銆俻roc genmod data=test;class x y;model dep_var=x y /dist=binomial;run;鎴栬 proc genmod data=...
绛旓細鐪嬩綘杩欎釜X搴旇鏄湁4涓垎绫荤殑锛岄偅涔堢敓鎴恎-1=3涓鍝戝彉閲锛屾墍浠ユ槸X1_1-X1_3銆備絾瑕佹敞鎰忕殑鏄湪鍋logistic鍥炲綊鐨勬椂鍊欏悓涓鍙橀噺鐨鎵鏈夊搼鍙橀噺搴旇鏄悓鏃跺紩鍏ャ佸悓鏃跺墧闄ゅ嚭妯″瀷銆
绛旓細涓嶈璁剧疆鍝戝彉閲锛岀瓑绾ц祫鏂欑洿鎺ュ垎鏋愬嵆鍙
绛旓細2.灏嗗洜鍙橀噺鍜岃嚜鍙橀噺鏀惧叆鏍煎瓙鐨勫垪琛ㄩ噷锛屼笂闈㈢殑鏄洜鍙橀噺锛屼笅闈㈢殑鏄嚜鍙橀噺锛堝崟鍙橀噺鎷夊叆涓涓紝澶氬洜绱犳媺鍏ュ涓級銆3.璁剧疆鍥炲綊鏂规硶锛岃繖閲岄夋嫨鏈绠鍗曠殑鏂规硶锛歟nter锛屽畠鎸囩殑鏄皢鎵鏈夌殑鍙橀噺涓娆＄撼鍏ュ埌鏂圭▼銆傚叾浠栨柟娉曢兘鏄愭杩涘叆鐨勬柟娉曘4.绛夌骇璧勬枡锛岃繛缁祫鏂欎笉闇瑕佽缃铏氭嫙鍙橀噺銆傚鍒嗙被鍙橀噺闇瑕佽缃櫄鎷熷彉閲忋傝櫄鎷...
绛旓細Logistic鍥炲綊涓昏鍒嗕负涓夌被,涓绉嶆槸鍥鍙橀噺涓轰簩鍒嗙被寰logistic鍥炲綊,杩欑鍥炲綊鍙仛浜岄」logistic鍥炲綊,涓绉嶆槸鍥犲彉閲忎负鏃犲簭澶氬垎绫诲緱logistic鍥炲綊,姣斿鍊惧悜浜庨夋嫨鍝浜у搧,杩欑鍥炲綊鍙仛澶氶」logistic鍥炲綊銆傝繕鏈変竴绉嶆槸鍥犲彉閲忎负鏈夊簭澶氬垎绫荤殑logistic鍥炲綊,姣斿鐥呴噸鐨勭▼搴︽槸楂,涓,浣庡憖绛夌瓑,杩欑鍥炲綊涔熷彨绱Нlogistic鍥炲綊,鎴栬呭簭娆ogist...
绛旓細鐢ㄥ鍏冩柟宸槸鍙互鍚屾牱鐨勫仛锛屼笉鐢ㄥ崟鐙缃鍝戝彉閲锛屼絾缁撴灉杩樻槸鍑烘潵涓鏍风殑鏈夊搼鍙橀噺锛屽啓鍥炲綊鏂圭▼浣犲氨鎶婃瘡涓搼鍙橀噺鐪嬩綔涓涓崟鐙殑鑷彉閲忎竴鏍峰啓娉曞氨濂戒簡鍟
