Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11

Порядковая регрессия

Отображение результатов в окне просмотра начинается с вывода предостережения. В 66.2% всех ячеек, которые образовываются из комбинаций факторов и зависимых переменных, частота равна нулю. При этом не учитываются те комбинации факторов, которые повторяются. Вы можете включить в список выдачи наблюдаемые и ожидаемые частоты, а также их остатки, если после нажатия кнопки Output… (Вывод) активируете опцию Cell infonnation (Информация по ячейкам).

Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11 › Регрессионный анализ › Порядковая регрессия

Далее следует таблица, содержащая абсолютные и выраженные в процентах частоты различных категорий зависимых переменных и факторов.

Case Processing Summary (Сводная таблица обработки наблюдений)

  N (Количество) Marginal Percentage (Предельный процент)
Einen Plan machen und danach handeln (Разработать план и затем приступать к лечению) gar nicht (Абсолютно не верно) 24 28.2%
wenig (Слабо) 18 21.2%
mittelmaessig (Посредственно) 18 21.2%
ziemlich (Достаточно) 16 18.8%
sehr stark (Абсолютно верно) 9 10.6%
Alter (Возраст) bis 40 Jahre (До 45 лет) 29 34.1%
41-55 Jahre (41-55 лет) 29 34.1%
ueber 55 Jahre (Свыше 55 лет) 27 31.8%
Geschlecht (Пол) maennlich (Мужской) 44 51.8%
weiblich (Женский) 41 48.2%
Krankheitsdauer (Продолжительность болезни) bis 5 Jahre (До 5 лет) 24 28.2%
6-10 Jahre (6-10 лет) 16 18.8%
(6-10 лет) 32 37.6%
11-20 Jahre (11-20 лет) 13 15.3%
Schulbildung (Образование) Hauptschule (Неполное среднее) 53 62.4%
Mittlere Reife (Среднее) 18 21.2%
Abitur (Аттестат зрелости) 14 16.5%
Valid (Действительное значение) 85 100.0%
Missing (Пропущенное значение) 0  
Total (Сумма) 85  

В качестве оценки значимости вклада отдельных независимых переменных в улучшение прогнозов, получаемых с помощью модели также, как и при бинарной логистической регрессии, служит отрицательное значение 2LL (Удвоенное значение логарифма функции правдоподобия). Разность между начальным значением ("Только постоянное слагаемое") и конечным значением ("Окончательно") указывается в виде значения теста хи-квадрат. которому соотнесен соответствующий уровень значимости. В приведенном примере наблюдается очень значимое улучшение (р < 0.001).

Model Fitting Information (Информация о приближении модели)

Model (Модель) -2 Log likelihood (-2 логарифмическое правдоподобие) Chi-Square (Хи-квадрат) df (Степень свободы) Sig. (Значимость)
Intercept Only (Только постоянное слагаемое) 207.180      
Final (Окончательно) 170.408 36.772 8 0.000
  • Link function: Logit (Связывающая функция: Логит).
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.