Бинарная логистическая регрессия
Приведенные в таблице данные находятся в файле hkarz.sav. Больным присвоена кодировка 1, а здоровым 2; для теста LA1 кодировка 0 соответствует положительному результату, а 1 отрицательному.
- Откройте файл hkarz.sav.
- Выберите в меню Analyze… (Анализ) › Regression… (Регрессия) › Binary logistic… (Бинарная логистическая)
Открывается диалоговое окно Logistic Regression (Логистическая регрессия).
- Поместите переменную gruppe (группа), содержащую информацию о принадлежности к одному или второму коллективу (больным или здоровым), в поле для зависимых переменных, а переменную tzell – в поле ковариат. Результаты теста LAI сначала мы не будем использовать в расчете.
Рис. 16.16: Диалоговое окно Ogistic Regression (Логистическая регрессия).
В качестве метода использования переменных в вычислениях предварительно установлен метод Enter (Вложение), при котором в расчет одновременно вовлекаются все переменные объявленные ковариатами. Альтернативой здесь являются прогрессивная и обратная селекции. В случае наличия лишь одной ковариаты, как в указанном примере, для расчета подходит только предварительно установленный метод.
Кнопка Select… (Выбрать) предоставляет возможность отбора определенных случаев для дальнейшего анализа.
Используя кнопку Categorical… (Категориальные) Вы можете подготовить для расчета категориальные переменные (то есть переменные, принадлежащие к номинальной шкале). На этом мы остановимся более подробно, рассматривая второй пример.
При помощи кнопки Save… (Сохранить) Вы можете добавить в файл дополнительные переменные; активируйте к примеру в разделе Predicted Values (Спрогнозированные значения) предварительные установки Probabilities (Вероятности) и Принадлежность к группе.
Нажав на кнопку Options… (Опции), Вы сможете организовать вывод дополнительных статистических характеристик, различных диаграмм и произвести некоторые дополнительные установки. В данном расчете мы этого делать не будем.
- Начните расчет нажатием ОК.
Наиболее важные результаты приведены в нижеследующей таблице, причем в 10 версии SPSS они уже выводятся в новой табличной форме.
Omnibus Tests of Model Coefficients (Универсальный критерий коэффициентов модели)
| Chi-square (Хи-квадрат) | Df | Sig. (Значимость) | ||
| Step 1 (Шаг 1) | Step (Шаг) | 18.789 | 1 | 0.000 |
| Block (Блок) | 18.789 | 1 | 0.000 | |
| Model (Модель) | 18.789 | 1 | 0.000 | |
Model Summary (Сводная таблица модели)
| Step (Шаг) | -2 Log likelihood (-2 логарифмическое правдоподобие) | Сох & Snell R Square (R-квадрат Кокса и Шнела) | R Square Nadelkerkes (R-квадрат Наделькеркеса) |
| 1 | 43.394 | 0.341 | 0.456 |