因变量有序多分类资料的logistic回归:SPSS操作与回归系数的解释

发布网友发布时间：2024-10-22 01:53

共1个回答

热心网友时间：2024-11-09 10:34

在SPSS中，处理有序多分类资料的logistic回归相对简单，但理解回归系数的含义往往更具挑战。OR（exp(β)）通常被解释为，当其他因素保持不变时，自变量每变化一个单位，因变量向上移动至少一个等级（或以上）的优势比。然而，这个概念可能需要更直观的解释：自变量特定取值水平相对于参照水平，使因变量倾向于低等级效应的概率是其多少倍。例如，男性治疗效果较差的可能性是女性的3.74倍，其中低等级是指因变量value值较小的等级，但分类顺序可能影响这个判断。

logistic回归使用累积logit模型，对有序取值的累积概率进行logit变换，实质上是将多级分类问题转化为多个二分类问题。适用条件包括：有序多分类因变量，定量或定性自变量，且无多重共线性；比例优势假定需满足，即自变量对不同等级的效应相同，通过似然比检验检查，P值大于0.05为满足条件。

在SPSS操作前，理解回归系数的原理是关键。回归系数β表示的是自变量每单位变化对前n等级累积概率的影响，需要明确是倾向于低等级还是高等级效应。SPSS默认的低等级对应value较小的等级，但可通过更改分类顺序调整。OR值等于exp(β)，衡量的是低等级相对于参照等级的累积概率比。

以孙振球主编的《医学统计学》为例，假设要分析性别和治疗方法对疾病疗效的影响，有序logistic回归的步骤包括数据录入、加权分析、回归分析、共线性检验等。结果解释中，性别和治疗的回归系数正负与效应方向有关，正数对应高等级效应，负数对应低等级效应，通过OR值具体量化这种差异。模型需满足比例风险假定，检验回归系数的平行性以确保自变量效应的一致性。

总的来说，SPSS操作中，理解回归系数和OR的含义对于正确解释模型结果至关重要，通过实例分析，我们可以看出自变量如何影响因变量在不同等级上的效应，并根据回归系数的正负判断是倾向于低等级还是高等级效应，以及相对参照水平的倍数关系。