做logistic回归分析之前要做什么

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人

logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.比如,探索胃癌发生的危险因素,胃癌作为因变量,分为两类,“是”或“否”.危险因素可以有

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量；因变量的话用multinomiallogistic来做.

电子工业出版社《PASW/SPSSStatistics中文版统计分析教程（第3版）(含CD光盘1张)》有详细介绍.

我看不懂这个表,你需要进一步解释再问：解释：一种疾病由两种因子判定，AIB1和HER-2，两种因子都有阳性（+）和阴性（-）两种状态，如下图，请帮我分别计算下面两表的logistic回归分析，要r值，

用SPSS作Logistic回归分析,自变量较多,先用单因素分析对自变量进行筛选,得出回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学

回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF

系数值（B）标准误（S.E.）卡方值（Wald）自由度（df）P值（Sig.）OR值Exp(B)常数（Constant）

先做方差分析,确定印象因素对因变量的影响程度,应变量反应不敏感、和其它变量存在多重共线性的变量可以剔除.

其实校正变量的方法很简单,只要你把要校正的变量和要分析的变量共同纳入方程即可,但是最好在纳入方程前对于自变量能有一个初筛即根据资料的特点和文献复习的情况,只纳入可能有关的,对于初筛p值特别大的最好不要

这个问题我想教科书上都有吧建议你看看 姜启源 的《数学建模》或者你可以用google学术,收索一些相关文献看看既然做数据分析你应该也会用到SPSS,推荐看看这篇博文吧

点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框 在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样点击方法method下拉菜单,选择二值B

基因多态性是几分类变量,如果是超过两分类的,需要先设置哑变量,其他自变量如果有的分类变量超过了两分类都需要设置哑变量,连续性变量和两分类变量可以直接使用.二型糖尿病的发病风险因变量是怎么赋值的,是否是

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

很高深的东西,给你个参考.实用现代统计分析方法与spss应用Spss电脑实验－第八节(3)两分类Logistic回归分析

这是手动的break了啊,你按到break或者是ctrl+break了吧再问：应该没有吧，是不是数据太多了啊？大约30000个数据，后来变成1000个数据就可以了，为什么呀再答：mem设置太小了吧，加

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个