科研学习|科研软件——有序多分类Logistic回归的SPSS教程!

一、问题与数据

研究者想调查人们对“本国税收过高”的赞同程度:Strongly Disagree——非常不同意,用“0”表示;Disagree——不同意,用“1”表示;Agree--同意,用“2”表示;Strongly Agree--非常同意,用“3”表示。

另外,研究者也调查了一些其它情况,包括:是否是“雇主”(biz_owner:Yes——是,用“0”表示;No——否,用“1”表示)、年龄(age)和党派(politics:Lib——党派1,用“1”表示;Con——党派2,用“2”表示;Lab——党派3,用“3”表示)。部分数据如下图:

二、对问题的分析

使用有序Logistic进行回归分析时,需要考虑4个假设。

  • 假设1:因变量唯一,且为有序多分类变量,如城市综合竞争力等级可以分为高、中、低;某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。
  • 假设2:存在一个或多个自变量,可为连续、有序多分类或无序分类变量。
  • 假设3:自变量之间无多重共线性。
  • 假设4:模型满足“比例优势”假设。意思是无论因变量的分割点在什么位置,模型中各个自变量对因变量的影响不变,也就是自变量对因变量的回归系数与分割点无关。

有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归,例如本例中因变量“本国的税收过高”的赞同程度有4个等级,分析时拆分为三个二元Logistic回归,分别为(0 vs 1+2+3) 、(0+1 vs 2+3)、(0+1+2 vs 3),均是较低级与较高级对比。

在有序多分类Logistic回归中,假设几个二元Logistic回归中,自变量的系数相等,仅常数项不等,结果也只输出一组自变量的系数。因此,有序多分类的Logistic回归模型,必须对自变量系数相等的假设(即“比例优势”假设)进行检验(又称平行线检验)。如果不满足该假设,则考虑使用无序多分类Logistic回归。

三、前期数据处理

对假设进行验证前,我们需要将分类变量设置成哑变量。

1. 为什么要设计哑变量

若直接将分类变量纳入Logistic回归方程,则软件会将分类变量按连续变量处理。例如,如果把性别按“1”——男、“2”——女进行编码,然后直接把性别纳入方程,方程会认为“女”是“男”的2倍。为了解决这个问题,需要用一系列的二分类变量“是”或“否”来表示原始的分类变量,这些新的二分类变量被称为“哑变量”。

在SPSS软件的二项Logistic回归模型中,将分类变量选入categorical,软件会自动设置一系列的哑变量。由于验证假设3(自变量之间无多重共线性)需要通过线性回归实现,而在线性回归中,就需要手动设置哑变量。因此,这里需要先手动设置哑变量。

2. 设置哑变量的思路

哑变量的数目是分类变量类别数减一。本例中,党派1、党派2和党派3的原始编码为1、2和3。设置哑变量时,需要对党派1和党派2进行重新编码。

建立新变量Lib(党派1),若调查对象选了党派1,则Lib编为“1”,代表是;若未选党派1,则Lib编为“0”,代表否。同样,建立新变量Con(党派2),将是否选党派2编为“1”或“0”。此时,若既未选党派1,又未选党派2,则两个新变量Lib和Con的编码都为“0”,代表党派3。此时,党派3在模型中是参考类别(Reference)。

3. 在SPSS中设置哑变量

(1) 首先,先创建新变量“Con”,在主菜单下选择Transform→Recode into Different Variables... ,如下图:

(2) 在Recode into Different Variables对话框中,将politics选入右侧Numeric Variable-->Output Variable下,在右侧Output Variable中填写“Con”。点击Change→Old and New Values。

(3) 出现Recode into Different Variables: Old and New Values对话框,在左侧的Old Value下的Value中填入2,在右侧的New Value下的Value中填入1,点击Add。

(4) 将其它值变为“0”:左侧点击All other values,在右侧Value中填入“0”,点击Add→Continue。

(5) 如果数据中有缺失值,点击左侧System-missing,右侧点击System-missing→Add,保持缺失值:

设置得到的结果如下图:

本例中没有缺失值,可省略这一步。

(6) 继续创建新变量“Lib”,与以上步骤相似。两个变量创建完成后,点击变量视图,可以看到在最右侧已经生成了两个新变量“Con”和“Lib”,如下图:

四、对假设的判断

假设1-2都是对研究设计的假设,需要研究者根据研究设计进行判断,所以这里主要对数据的假设3-4进行检验。

1. 检验假设3:自变量之间无多重共线性

(1) 在主菜单点击Analyze→Regression→Linear...

(2) 将tax_too_high选入Dependent,将biz_owner、age、Con、Lib选入Independent(s)。

(3) 点击Statistics,出现Linear Regression:Statistics对话框,点击Collinearity diagnostics→Continue→OK。

结果如下图:

如果容忍度(Tolerance)小于0.1或方差膨胀因子(VIF)大于10,则表示有共线性存在。

本例中,容忍度均远大于0.1,方差膨胀因子均小于10,所以不存在多重共线性。如果数据存在多重共线性,则需要用复杂的方法进行处理,其中最简单的方法是剔除引起共线性的因素之一,剔除哪一个因素可以基于理论依据。

2. 检验假设4:模型满足“比例优势”假设

“比例优势”假设可以在后面结果部分的“平行线检验”中看到。

五、SPSS操作

SPSS中,可以通过两个过程实现有序Logistic回归。分别是Analyze → Regression → Ordinal...和Analyze → Generalized Linear Models → Generalized Linear Models...。

其中,Analyze → Regression → Ordinal模块,可以检验 “比例优势”假设,但无法给出OR值和95%CI。而Analyze → Generalized Linear Models → Generalized Linear Models模块可以给出OR值和95%CI,但无法检验“比例优势”假设。

这里,我们主要介绍Analyze → Regression → Ordinal过程。

(1) 在主菜单点击Analyze→Regression→Ordinal...

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/142760.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

快速掌握华为VRP系统的CLI管理技巧,让你轻松玩转命令行!

华为VRP基础 基本概述 VRP(通用路由平台) 系统软件:.cc 配置文件:.cfg,.zip,.dat 补丁文件:.pat paf文件:.bin 设备初始化: 设备管理方式: WEB网管:配置与设备同网段IP地址,使用浏览…

【React】Redux基本使用

什么情况使用 Redux ? Redux 适用于多交互、多数据源的场景。简单理解就是复杂 从组件角度去考虑的话,当我们有以下的应用场景时,我们可以尝试采用 Redux 来实现 某个组件的状态需要共享时 一个组件需要改变其他组件的状态时 一个组件需要…

jupyter lab常用插件集合

❤️觉得内容不错的话,欢迎点赞收藏加关注😊😊😊,后续会继续输入更多优质内容❤️ 👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论(包括但不限于NLP算法相关,linux学习相关,读研读博…

bazel build使用【未完】

1. install install的作用:将生成的目标、文件复制到指定的安装目录中,可以是可执行文件、库文件、 配置文件等 若有一个c可执行文件,可以使用install将其安装到标准的可执行路径中,以便于直接运行,而无需指定完整的文…

不使用宝塔面板 安装 EasyImage 简单图床

发布于 2023-07-17 在 https://chenhaotian.top/linux-app/easy-image/ 前言 如果不希望安装宝塔面板或其国际版 aapanel(尽管宝塔面板可以在安装后关闭),那么可以参考这篇文章。 本文安装环境为 Debian 11, 在 Ubuntu 20.04 测试通过 安…

3D Gaussian Splatting文件的压缩【3D高斯泼溅】

在上一篇文章中,我开始研究高斯泼溅(3DGS:3D Gaussian Splatting)。 它的问题之一是数据集并不小。 渲染图看起来不错。 但“自行车”、“卡车”、“花园”数据集分别是一个 1.42GB、0.59GB、1.35GB 的 PLY 文件。 它们几乎按原样…

Java实现DXF文件转换成PDF

代码实现 public static void dxfToPdf(){// 加载DXF文件String inputFile "input.dxf";CadImage cadImage (CadImage) Image.load(inputFile);// 设置PDF输出选项PdfOptions pdfOptions new PdfOptions();pdfOptions.setPageWidth(200);pdfOptions.setPageHeigh…

【React】Antd 组件基本使用

Antd 组件基本使用 第一步 安装并引入 antd 包 使用命令下载这个组件库 yarn add antd在我们需要使用的文件下引入&#xff0c;我这里是在 App.jsx 内引入 import { Button } from antd现在我们可以在 App 中使用 Button 组件 <div>App..<Button type"prima…

flink 8081 web页面无法被局域网内其他机器访问

实现 http://localhost:8081/#/overview 可以被局域网其他机器访问

20.2 设备树中的 platform 驱动编写

一、设备树下的 platform 驱动 platform 驱动框架分为总线、设备和驱动&#xff0c;总线不需要我们去管理&#xff0c;这个是 Linux 内核提供。在有了设备树的前提下&#xff0c;我们只需要实现 platform_driver 即可。 1. 修改 pinctrl-stm32.c 文件 先复习一下 pinctrl 子系…

机器学习基础之《回归与聚类算法(6)—模型保存与加载》

一、背景 现在我们预测每次都要重新运行一遍模型。完整的流程应该是不断调整阈值重复计算。 当训练或者计算好一个模型之后&#xff0c;那么如果别人需要我们提供结果预测&#xff0c;就需要保存模型&#xff08;主要是保存算法的参数&#xff09;。 二、sklearn模型的保存和…

突破职场竞争,引领未来发展:考取《研发效能(DevOps)工程师职业技术认证》

就业形势堪忧&#xff0c;什么最有保障&#xff1f;考个“国家级”证书傍身吧&#xff01; 工信部教考中心作为中国领先的行业技能认证机构&#xff0c;其颁发的认证证书不仅代表了个人在信息技术领域的专业能力&#xff0c;更可以录入工业和信息化技术技能人才数据库&#xf…

Spark通过三种方式创建DataFrame

通过toDF方法创建DataFrame 通过toDF的方法创建 集合rdd中元素类型是样例类的时候&#xff0c;转成DataFrame之后列名默认是属性名集合rdd中元素类型是元组的时候&#xff0c;转成DataFrame之后列名默认就是_N集合rdd中元素类型是元组/样例类的时候&#xff0c;转成DataFrame…

TSINGSEE视频汇聚管理与AI算法视频质量检测方案

一、建设背景 随着互联网视频技术的发展&#xff0c;视频监管在辅助安全生产、管理等方面发挥了不可替代的作用。但是&#xff0c;在监管场景中&#xff0c;仍然存在视频掉线、视频人为遮挡、视频录像存储时长不足等问题&#xff0c;对企业的日常管理和运转存在较大的安全隐患…

echarts 图表文字大小自适应 字体大小自适应

将文字大小自适应方法挂载到全局 //main.js Vue.prototype.fontSize function(res) {// 获取视口宽度const clientWidth window.innerWidth ||document.documentElement.clientWidth ||document.body.clientWidth;if (!clientWidth) return; // 如果获取不到视口宽度&#xf…

华为Hcia-数通学习(更改策略)

方法&#xff1a;书籍视频题目训练 书籍&#xff1a;华为HCNA网络技术学习指南。 视频&#xff1a;网络工程师学习路线_哔哩哔哩_bilibili 有过一点基础。考软考网络工程师的时候做了大量笔记&#xff0c;回去复习了一遍。现在准备找工作了&#xff0c;开始学习华为认证的网…

软件测试/测试开发丨​利用人工智能ChatGPT批量生成测试数据

点此获取更多相关资料 简介 测试数据是指一组专注于为测试服务的数据&#xff0c;既可以作为功能的输入去验证输出&#xff0c;也可以去触发各类异常场景。 测试数据的设计尤为重要&#xff0c;等价类、边界值、正交法等测试用例设计方法都是为了更全面地设计对应的测试数据…

Spring 源码分析(六)——Bug?getBean取出的Bean居然未经初始化

Spring 是线程安全的,支持多线程并发调用。但在某种特殊情况下,使用 BeanFactory 的 getBean 方法,我成功拿到了未经初始化的 Bean(是BUG,亦或是出于某种原因考虑的特性?)。 一、获取到的 Bean 为什么未初始化? 通过 getBean 获取到未经过初始化的 Bean 需要满足如下…

【kafka】 查看节点的消息

对于初学者来说&#xff0c;可能想去节点看看有没有消息产生和消费&#xff0c;可以去kafka的bin目录下执行这个命令&#xff1a; kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic myTopic --from-beginning 这个命令可以理解为&#xff1a;生产过的消…

Git 工作流程、工作区、暂存区和版本库

目录 Git 工作流程 Git 工作区、暂存区和版本库 基本概念 Git 工作流程 本章节我们将为大家介绍 Git 的工作流程。 一般工作流程如下&#xff1a; 克隆 Git 资源作为工作目录。在克隆的资源上添加或修改文件。 如果其他人修改了&#xff0c;你可以更新资源。在提交前查看…