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2010-09-19
在Binary logistic回归分析中,以下几个结果值,各能说明了什么结论,或者有什么意义。谢谢。
系数值:B  ,P值:sig,  标准误差:S.E,OR值  :EXP(B) ,卡方值:wald  ,自由度 :df
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2010-9-19 10:13:41
老兄,说实话,这些概念都不清楚你也敢做Logistic回归呀?呵呵。
还是说一下吧,但建议好好看看有关教程。
B:偏回归系数,含义为在控制其它变量的前提下,自变量每变化一个单位,因变量的变化量。
Sig.:你说对了,是P值,但这个P的含义是“一次抽样中抽到你计算出的概率大于等于设定概率(缺省是0.05)的可能性”。不管怎么说,<0.05就是有意义。
S.E.:标准误,可以理解为标准差的标准差。
OR:系统表示为Exp(B),就是以e为底的B此幂,也称比数比,是二分变量回归中最为常用的统计指标。
Wald 卡方:B/SE的平方,一种类似t检验或F检验的检验指标。
df:自由度,这个不好解释,数学上指某事物还能自由取值的方向(实在是不好理解是不是?),打比方吧,你有4个分组,因为有一个必定作为参照组,则只有3个组可以自由取值,此时df就是4-1=3;又比如,你的组内样本有10个,其中被mean占了一个,则可以自由取值的样本是10-1=9。
关键是看那个Sig.有没有统计学上的明显差异,其余的好办。
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2010-9-19 10:20:03
呵呵,支持楼上,顶一下
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2010-9-19 11:32:59
支持楼上,顶一下
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2010-9-19 16:31:24
2# chyshl

本人不是学统计的,因为研究需要,临时抱佛脚下,借了几本SPSS的教材,但是应用数理统计基础薄弱,惭愧啊。


是不是可以按照wald的值对几个变量对Y的影响大小进行排序。而sig的值均小于0.05,这样显著性是不是都非常小,几乎没有意义吧?如果我需要几个变量有关,是否可以直接把sig.的值改成小于0.05,这样和其他列的结论如B,s.e值等会不会有矛盾,而都应该变动?谢谢啊。
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2010-9-19 18:07:54
在你另一个帖子中说明了,呵呵,不是在下说大话,你的自变量选择就有问题呀。
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