单因素有序logistic

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.

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

如果只有温度变化的话,就是单因素试验,没必要做正交（实际上也做不了）正交试验是要两个因素以上（比如温度495051、浓度333435）对试验结果的影响正交分析软件有DPS、SPSS等,具体你去图书馆看

变量不显著的话从统计角度来说根本就不能放入模型中.当然,变量不显著有可能是数据存在偏误,需要进行计量的处理.是写论文么,帮忙数据he分析.

在这地方有些说不清楚,我给你找到这个例子,说的比较明白,你看看：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4af3f0d20100byr9.html

就是说自变量间相互存在一定的共线性,所以在使用多自变量进行回归时,会自动剔除一些存在共线影响的自变量再问：我怀疑abc之间有共线性，那如果我要看有没有显著的共线性，是每次只引入一对相互作用的变量，如只

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

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我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

方差分析表中的SS表示平方和,MS表示均方,F是组间均方与组内均方的比例,P-value表示在相应F值下的概率值,Fcrit是在相应显著水平下的F临界值,在统计分析上可以通过P-value的大小来判断

现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归.　　Logistic回

第一张表是方差齐性检验,SIG=0.459>0.05,表明方差相等.第二张表是方差检验,SIG=0.272>0.05,表明各个年龄组间无显著差异.

好像确实是一个方程组,先根据MS列一个未知数方程,再想办法求组间平方和,也可以用Eview软件来做,非常简单

打开SPSS在分析中找均值分析再点击单因素方差分析就可以了

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

spss因子分析中有一项是直接可以输出各因子的得分的就是后面多出的新变量以factor开头的就是各因子的得分然后你就直接把这些因子得分当成普通变量进行后续的方差分析这些就可以了

解题思路：有序与无序政治参与的区别解题过程：有序的政治参与无序的政治参与的区别。（1）是否遵循法律、规则、程序参与民主选举、民主决策、民主管理、民主监督。（2）是否依法行使政治权利，履行政治性义务。（

就是P,说明存在显著表2是两两比较,sig再问：http://zhidao.baidu.com/question/1690282184591945388.html?quesup2&oldq=1这也是很