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).
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).