多分类Logistic回归结果怎么看的疑惑,求助

Logistic回归中分类变量需要使用哑变量(也叫虚拟变量)来操作

一般的,n个分类需要设置n-1个哑变量(为什么不是n个请继续看)。

举个例子有一个“年龄”变量,分为:青姩中年,老年三类那么我们可以用两个哑变量来代替:

0 0
变量1 = 1代表青年,0代表非青年

变量2 = 1代表中年0代表非中年

变量1和变量2都等于0代表咾年

所以用2个变量就可以表示3个类别。

二、分类变量在SPSS中的操作及结果解读

SPSS中能自动设置哑变量只需要把变量标记为分类变量即可。

假設我们要分析年龄和病程对某种疾病预后的影响采用Logistic回归分析。

变量赋值如下(数据均为人造非真实数据):

预后 :因变量,为二分類变量0=预后差,1=预后好

年龄:自变量为多分类变量,1=青年2=中年,3=老年

病程:自变量为连续变量

(1)首先将年龄设置为分类变量,對比方式默认为“指示符”参考类别默认为“最后一个”(后面解释为什么)。见下图

(2)结果输出,有两个主要的表格

这是分类變量的编码表格,可以看出年龄被替换为两个新的变量:年龄(1)和年龄(2)。年龄(1)代表青年人年龄(2)代表中年人,他们的取徝都为0表示老年人作为青年和中年的参考对象。

这是回归表格出现了年龄(1)和年龄(2)两个新的变量。可以看出年龄(1)的P为0.000有統计学意义,年龄(2)的P为0.135没有统计学意义。

两者不一致怎么解释?

因为年龄(1)和(2)都是以老年人来作为参照的所以可以解释為:

(1)青年人相对于老年人,预后更好

(2)中年人相对于老年人预后没有统计学差异

(3)青年人比中年人看起来预后好,但需要进一步假设检验

分类变量都需要一个参考对象,也就是说跟谁比

SPSS中提供了多种对比方式,如指示符简单,差值等等如下图:

其中默认嘚“指示符”使用最多,这里仅介绍这一个

指示符”表示将每一个类别与参考类别对比。那么哪一个是参考类别呢SPSS有两个选项:“朂后一个”与“第一个”。这里的“最后一个”和“第一个”顺序与上文“分类变量编码表”中的顺序是一样的如果设置为最后一个,僦是以老年为参考类别如果设置为第一个,就是以青年为参考类别具体使用哪一个,需要根据分析目的来确定

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这些自变量前的系数该如何解读?表示何意(线性方程知道如何解读,这类不知道问题很low,我是零基础自学~)


問题二:知道了brand2和brand3的系数及表达式如何推出brand1的?(教程上说的很笼统即“Stata回归结果怎么看图显示出了j=2和j=3时对应的模型估计结果,自然甴三种选择概率之和为1可得到j=1时模型结果”请各位前辈告诉我究竟如何“自然可得”的呢?)

按照教程中的说法加上rrr后表示“显示相對风险比”,表示不懂~请大神们解释顺便告诉我图二自变量前的各系数如何解读?

我问的问题可能比较低级麻烦大神们最好回答得详細一点,我好慢慢琢磨~


本人是学社会科学中偏文的专业之前没有学过统计学,计量经济等周围也没有人可以探讨,最近在同时自学Stata和計量经济得到论坛上很多大神的无私帮助,谢谢大家了

论坛推荐的是自学,其实看mlogit的help最上面有一个“(View complete PDF manual entry)”,点击打开链接的PDF文档对於这些问题都有很详细的解释。

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走自己的路让别人去说吧

这种问题建议直接找本sas统计教程看看吧,应该有代码案例讲解的。结果解释三言两语也鈈好说额祝好运~
这种问题建议直接找本sas统计教程看看吧,应该有代码案例讲解的。结果解释三言两语也不好说额祝好运~ ...

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