Показано с 1 по 4 из 4
  1. #1

    По умолчанию Анализ неколичественных переменных с помощью SPSS

    Здравстуйте!
    Я очень надеюсь на помощь.
    Передо мной стоит задача построить модель зависимости дихотомической перменной от других независимых.
    Так вот я знаю, что в пакете SPSS используется логистическая регрессия.
    Однако все описания, которые у меня есть, по методике проведения анализа и по интерпритации результатов скудные.
    У Вас есть информация по данной теме?
    Особенно меня интересует интерпритация таблицы:
    Variables in the Equation

    За ранее благодарна!

  2. #2
    Кандидат
    Регистрация
    20.06.2008
    Сообщений
    19

    По умолчанию

    Не прошло и 5 месяцев
    Тоже начал интересоваться этим видом регрессии. Полной информации, действительно не нашёл, хотя, для начала, информации достаточно (http://spssbase.com/index.html ).
    В таблице Variables in the Equation:
    В - коэффициенты уравнения, используемого для определения вероятности исхода, определяемой по формуле: p = 1/(1+exp(z)), где z = b0 + b1*x1 + ..., вот сюда эти коэффициенты и подставляются. Вообще-то, заучивать это не обязательно, т.к. SPSS сама может расчитать эти вероятности (Analize-Regression-Binary Logistic-Save-Probabilities). Т.е. указывают вероятность правильности/неправильности отнесения наблюдения к группе.

    Wald - статистика Вальда. Как я понял, чем больше, тем значимее переменная. Значимость так же смотрится по Sig. (меньше 0,05 - значимая, больше 0,05 - не значимая). На её основе выбираются зависимые переменные, которые надо включать в модель (хотя это тоже может сделать SPSS, указав в поле Method требуемое).

    Интересен столбец Exp(B), который показывает на сколько изменятся шансы (вероятность) при изменении на 1 единицу какой-то зависимой переменной при неизменности остальных. К примеру, получили, что Exp(B) для переменной "доход" равна 1,15 (исследуем ситуацию "купят-не купят товар"). Это означает, что вероятность покупки товара респондентом с доходом большим на 100 у.е. (при прочих равных условиях) увеличивается на 15%.

  3. #3
    Новый участник
    Регистрация
    19.05.2008
    Сообщений
    2

    По умолчанию

    Маленькое замечание:
    Шансы - это не вероятность, а отношение вероятности того, что событие произойдет к вероятности того, что оно не произойдет.С ростом вероятности растут м шансы и наоборот.
    EXp(b) показывает во сколько раз увеличатся шансы, а вот как изменится вероятность, зависит от точки , в которой происходит увеличение Х на единицу.

  4. #4
    Кандидат
    Регистрация
    20.06.2008
    Сообщений
    19

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от businda
    Маленькое замечание:
    Шансы - это не вероятность, а отношение вероятности того, что событие произойдет к вероятности того, что оно не произойдет.С ростом вероятности растут м шансы и наоборот.
    EXp(b) показывает во сколько раз увеличатся шансы, а вот как изменится вероятность, зависит от точки , в которой происходит увеличение Х на единицу.
    Да, Вы правы.
    Нашёл более научную интерпретацию EXР(b) : "При увеличении на единицу i-го признака шанс возникновения изучаемого события увеличивается в число раз равное величине EXР(b). Для бинарного независимого признака EXР(b) - это отношение шанса того, что событие произойдёт в одной группе к шансу того, что оно произойдёт в другой группе" (с) Статистический анализ медицинских данных. О.Ю.Реброва

Ваши права

  • Вы не можете создавать новые темы
  • Вы не можете отвечать в темах
  • Вы не можете прикреплять вложения
  • Вы не можете редактировать свои сообщения
  •