SPSS-配对条件_Logistic_回归分析
SPSS配对调查资料的条件 Logistic 回归分析（1:1或1:n）
1. 1:1 病例对照研究的基本概念
在管理工作中，我们也经常要开展对照调查。例如为什么有的人患了胃癌，有的人却不会患胃癌？如果在同一居住地选取同性别、年龄相差仅±2 岁的健康人作对照调查，调查他们与患胃癌有关的各种影响因素，这就是医学上很常用的所谓“1:1 病例对照研究”。病例对照研究资料常用条件Logistic 回归分析。条件Logistic 回归模型（conditional logistic regression model,CLRM)，下称CLRM 模型。
2. 条件Logistic 回归模型的一个实例
某地在肿瘤防治健康教育、社区干预工作中做了一项调查，内容是三种生活因素与胃癌发病的关系。调查的三种生活因素取值见表 11-6。
请拟合条件Logistic 回归模型，说明胃癌发病的主要危险因素。
表 11-6 三种生活因素与胃癌发病关系的取值
------------------------------------------------------------------------------------------ 变量名取值范围
------------------------------------------------------------------------------------------ X1 (不良生活习惯) 0，1，2，3，4 表示程度（0 表示无，4 表示很多）
X2 (喜吃卤食和盐腌食物) 0，1，2，3，4 表示程度（0 表示不吃，4 表示喜欢吃、吃很多） X3 (精神状况) 0 表示差，1 表示好
------------------------------------------------------------------------------------------
表 11-7 50 对胃癌病例（S=1）与对照（S=0）三种生活习惯调查结果
------------------------------------------------------------------------------------------ 病例对照病例对照
-----------------------------------------------------------------------------
No S X1 X2 X3 No S X1 X2 X3 No S X1 X2 X3 No S X1 X2 X3
------------------------------------------------------------------------------------------
1 1
2 4 0 1 0
3 1 0 26 1 2 2 0 26 0 1 1 0
2 1
3 2 1 2 0 0 1 0 27 1 2 0 1 27 0 0 2 1
3 1 3 0 0 3 0 2 0 1 28 1 1 1 1 28 0 3 0 1
4 1 3 0 0 4 0 2 0 1 29 1 2 0 1 29 0 4 0 0
5 1 3 0 1 5 0 0 0 0 30 1 3 1 0 30 0 0 2 1
6 1 2 2 0 6 0 0 1 0 31 1 1 0 1 31 0 0 0 0
7 1 3 1 0 7 0 2 1 0 32 1 4 2 1 32 0 1 0 1
8 1 3 0 0 8 0 2 0 0 33 1 4 0 1 33 0 2 0 1
9 1 2 2 0 9 0 1 0 1 34 1 2 0 1 34 0 0 0 1
10 1 1 0 0 10 0 2 0 0 35 1 1 2 0 35 0 2 0 1
11 1 3 0 0 11 0 0 1 1 36 1 2 0 0 36 0 2 0 1
12 1 3 4 0 12 0 3 2 0 37 1 0 1 1 37 0 1 1 0
13 1 1 1 1 13 0 2 0 0 38 1 0 0 1 38 0 4 0 0
14 1 2 2 1 14 0 0 2 1 39 1 3 0 1 39 0 0 1 0
15 1 2 3 0 15 0 2 0 0 40 1 2 0 1 40 0 3 0 1
16 1 2 4 1 16 0 0 0 1 41 1 2 0 0 41 0 1 0 1
17 1 1 1 0 17 0 0 1 1 42 1 3 0 1 42 0 0 0 1
18 1 1 3 1 18 0 0 0 1 43 1 2 1 1 43 0 0 0 0
19 1 3 4 1 19 0 2 0 0 44 1 2 0 1 44 0 1 0 0
20 1 0 2 0 20 0 0 0 0 45 1 1 1 1 45 0 0 0 1
21 1 3 2 1 21 0 3 1 0 46 1 0 1 1 46 0 0 0 0
22 1 1 0 0 22 0 2 0 1 47 1 2 1 0 47 0 0 0 0
23 1 3 0 0 23 0 2 2 0 48 1 2 0 1 48 0 1 1 0
24 1 1 1 1 24 0 0 1 1 49 1 1 2 1 49 0 0 0 1
25 1 1 2 0 25 0 2 0 0 50 1 2 0 1 50 0 0 3 1
------------------------------------------------------------------------------------------- 3. 条件Logistic 回归模型的拟合原理与方法
本例以 SPSS 软件包来拟合 CLRM 模型。SPSS 虽有一个 LOGISTIC REGRESSION 命令，却无法拟合条件 Logistic 模型(CLRM)，但有拟合 Cox 回归模型的固有命令（COXREG）。回顾一下Cox 回归模型的公式：
h (t,X) = h0(t) exp (X1 β1 + X2 β2 + ...+ Xp βp)
将两侧同时取对数可得：
LN(h(t,X)) = LN (h0(t)) + (X1 β1 + X2 β2 + ...+ Xp βp)
如果是含有分层变量的Cox 回归模型, 则公式变为：
LN(h(t,X)) = LN (h0i(t)) + (X1 β1 + X2 β2 + ...+ Xp βp)
各层的基线风险函数h0i(t) 可以完全无关，而协变量的系数则在所有层中保持不变。作为半参数的方法，Cox 模型在拟合时并不估计基线风险函数h0i(t)，只估计各协变量的系数值β。这则与条件 Logistic 回归模型不关心αi 的大小，只解出系数值β的思路一致。而且两者都以最大似然法（LR）来拟合。把配对因素作为分层因素，即可消除配对因素的作用，因此可用分层变量控制法的原理，来拟合条件 Logistic 回归模型。
在使用SPSS的COXREG 命令拟合条件 Logistic 模型时（Analyze → Survival → Cox Regression），要回答下列5个对话框：
① Time: 给每行记录一个虚拟的生存时间（Time)，一般默认“病例”生存时间短（例如
为“1”），“对照”生存时间长（例如为“2”）。只要“对照”的生存时间（例如“2”～“100”）长于“病例”即可。因为SPSS 会把在最短的完全数据的生存时间之前的截尾数据（Censored）全部去掉而不参加分析。输出分层状态时，Event=“1”；Censored=“2”。
② Status 与 Define Event: 选入虚拟生存状态变量。定义事件时“病例”全为“1”（Single value），为完全数据；“对照”全“0”，为截尾数据。此值“1”表示事件已发生，本例即“病例”。
③ Covariates: 选入要进行分析的协变量（即自变量 X1，X2，X3）。
④ Method: 用 FSTEP（LR），即似然比法。
⑤ Strata: 录入配对的对子号，“1”指第1 个对子（含“病例”为“1”一行与“对照”者为“0”一行）；“2”指第2 个对子。本例指变量“No”。
4. 拟合条件Logistic 回归模型所用程序文件
所用程序文件名为 CondLogiRegre.sps。
*Conditional Logistic Regression; filename: CondLogiRegre.sps.
*---------------------------------------------------------------.
*Fang Ji-Qian: Med. Stat. and Computer Experiment, P.492:.
* Using COX-Regression to fit Conditional Logistic Regression:.
DATA LIST FREE /No Status Time x1 x2 x3.
BEGIN DATA.
1 1 1
2 4 0 1 0 2
3 1 0 2 1 1 3 2 1 2 0 2 0 1 0
3 1 1 3 0 0 3 0 2 2 0 1
4 1 1 3 0 0 4 0 2 2 0 1
5 1 1 3 0 1 5 0 2 0 0 0
6 1 1 2 2 0 6 0 2 0 1 0
7 1 1 3 1 0 7 0 2 2 1 0 8 1 1 3 0 0 8 0 2 2 0 0
9 1 1 2 2 0 9 0 2 1 0 1 10 1 1 1 0 0 10 0 2 2 0 0
11 1 1 3 0 0 11 0 2 0 1 1 12 1 1 3 4 0 12 0 2 3 2 0
13 1 1 1 1 1 13 0 2 2 0 0 14 1 1 2 2 1 14 0 2 0 2 1
15 1 1 2 3 0 15 0 2 2 0 0 16 1 1 2 4 1 16 0 2 0 0 1
17 1 1 1 1 0 17 0 2 0 1 1 18 1 1 1 3 1 18 0 2 0 0 1
19 1 1 3 4 1 19 0 2 2 0 0 20 1 1 0 2 0 20 0 2 0 0 0
21 1 1 3 2 1 21 0 2 3 1 0 22 1 1 1 0 0 22 0 2 2 0 1
23 1 1 3 0 0 23 0 2 2 2 0 24 1 1 1 1 1 24 0 2 0 1 1
25 1 1 1 2 0 25 0 2 2 0 0 26 1 1 2 2 0 26 0 2 1 1 0
27 1 1 2 0 1 27 0 2 0 2 1 28 1 1 1 1 1 28 0 2 3 0 1
29 1 1 2 0 1 29 0 2 4 0 0 30 1 1 3 1 0 30 0 2 0 2 1
31 1 1 1 0 1 31 0 2 0 0 0 32 1 1 4 2 1 32 0 2 1 0 1
33 1 1 4 0 1 33 0 2 2 0 1 34 1 1 2 0 1 34 0 2 0 0 1
35 1 1 1 2 0 35 0 2 2 0 1 36 1 1 2 0 0 36 0 2 2 0 1
37 1 1 0 1 1 37 0 2 1 1 0 38 1 1 0 0 1 38 0 2 4 0 0
39 1 1 3 0 1 39 0 2 0 1 0 40 1 1 2 0 1 40 0 2 3 0 1
41 1 1 2 0 0 41 0 2 1 0 1 42 1 1 3 0 1 42 0 2 0 0 1
43 1 1 2 1 1 43 0 2 0 0 0 44 1 1 2 0 1 44 0 2 1 0 0
45 1 1 1 1 1 45 0 2 0 0 1 46 1 1 0 1 1 46 0 2 0 0 0
47 1 1 2 1 0 47 0 2 0 0 0 48 1 1 2 0 1 48 0 2 1 1 0
49 1 1 1 2 1 49 0 2 0 0 1 50 1 1 2 0 1 50 0 2 0 3 1
END DATA.
LIST VARIABLES=ALL /FORMAT=NUMBERED /CASES=FROM 1 TO 50.
* When programing:.
* "Status": "Case"=1; "Control"=0.
* "Time": "Case"=1; "Control"=2, that is,
the survival time of "Control" should longer than "Case".
* "Define Event": Single value: "1" means "Case".
* "Covariate": Inpute the independence variables.
* "Method": ENTER, FSTEP, BSTEP, etc.
* "Strata": The No. of per pairs, that is,No.
COXREG Time /STATUS=Status(1)
/STRATA=No
/METHOD=FSTEP(LR) X1 X2 X3
/PRINT=DEFAULT CI(95)
/CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.1) ITERATE(20).
*--------------------------------------------------------------------------.
5. 拟合条件Logistic 回归模型的主要运算结果
运行程序文件 CondLogiRegre.sps 可得到下列主要结果：
Variables in the Equation
B SE Wald df Sig. Exp(B) 95.0% CI for Exp(B)
Lower Upper
Step 1 X1 0.659 0.220 8.973 1 0.003 1.932 1.256 2.973
Step 2 X1 0.785 0.257 9.351 1 0.002 2.193 1.326 3.629
X2 0.814 0.307 7.042 1 0.008 2.257 1.237 4.118
回归系数 B 表示病例与对照变量值之差与患病优势的关系，即 Exp(B) 表示病例与对照暴露水平相差 1 个单位时患病的比数比（Odd Ratio, OR）。从表中可见，X3（精神状况）未被引入回归模型，只引入影响因素 X1 与 X2,说明精神状况的好坏与胃癌发病无显著相关，而 X1 (不良生活习惯) 和X2 (喜吃卤食和盐腌食物)与患胃癌有较密切的关系。
注意：X1 与 X2 的回归系数 B 都是正值（前者为0.785,后者为0.814），OR 值都大于 1（前者 Exp(B) = OR = 2.193,后者 Exp(B) = OR = 2.257），而且都有统计学显著性（前者 Sig.= P = 0.002,后者 P = 0.008）。说明不良生活习惯、喜吃卤食和盐腌食物会增加胃癌发病机会；而且不良生活习惯越多、卤食和盐腌食物吃得越多，胃癌发病的机会就越大。
Logistic回归分析简介
Logistic回归分析简介 Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。1．应用范围： ①适用于流行病学资料的危险因素分析 ②实验室中药物的剂量-反应关系 ③临床试验评价 ④疾病的预后因素分析 2．Logistic回归的分类： ①按因变量的资料类型分： 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②按研究方法分： 条件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍 研究。 3．Logistic回归的应用条件是： ①独立性。各观测对象间是相互独立的； ②LogitP与自变量是线性关系； ③样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍 为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然
估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多； ④当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观 察时间的影响（建议用Poisson回归）。 4．拟和logistic回归方程的步骤： ①对每一个变量进行量化，并进行单因素分析； ②数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等 级资料。可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数 法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离 散变量。 ③对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级 变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量 变换； ④在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或 0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型 程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变 量。可以采用双向筛选技术：a进入变量的筛选用score统计量或G统计 量或LRS(似然比统计量)，用户确定P值临界值如：0.05、0.1或0.2，选 择统计量显著且最大的变量进入模型；b剔除变量的选择用Z统计量(Wald 统计量)，用户确定其P值显著性水平，当变量不显者，从模型中予以剔 除。这样，选入和剔除反复循环，直至无变量选入，也无变量删除为止，选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定，一般
实验7相关及回归分析SPSS应用
实验7 相关与回归分析 7.1实验目的 熟练掌握一元线性回归分析的SPSS应用技能，掌握一元非线性回归分析的SPSS应用技能，对实验结果做出解释。 7.2相关知识（略） 7.3实验内容 7.3.1一元线性回归分析的SPSS实验 7.3.2一元非线性回归分析的SPSS实验 7.4实验要求 7.4.1准备实验数据 1.线性回归分析数据 （The Wall 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》 Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉 的次数的数据，见表7-1所示。 表7-1 美国航空公司航空正点率与乘客投诉次数资料 2.非线性回归分析数据 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值的数据，试研究保费收入与国内生产
总值的关系的数据，见表7-2所示。 表7-2 1992～2013年某国保费收入与国内生产总值数据 单位：万元 7.4.2完成一元线性回归分析的SPSS 实验，对实验结果作出简要分析。 7.4.3完成一元非线性回归分析的SPSS 实验，对实验结果作出简要分析。 7.5实验步骤 7.5.1 完成一元线性回归分析的SPSS 实验步骤 1.运用SPSS 绘制散点图散点图。 第一步：在excel 中输入数据 图7-1 第二步：将excel 数据导入spss 单击打开数据文档按钮（或选择菜单文件→打开）→选择文件航空公司航班
正点率与投诉率.xls 图7-2 第三步：选择菜单图形→旧对话框→散点/点状，在散点图/点图对话框中， 选择简单分布按钮 图7-3 第三步：在简单散点图对话框中，将候选变量框中的投诉率添加到Y轴，航班正点率添加到X轴，点击确定：
SPSS—二元Logistic回归结果分析报告
SPSS—二元Logistic回归结果分析 2011-12-02 16:48 身心疲惫，睡意连连，头不断往下掉，拿出耳机，听下歌曲，缓解我这严重的睡意吧！今天来分析二元Logistic回归的结果 分析结果如下： 1：在“案例处理汇总”中可以看出：选定的案例489个，未选定的案例361个，这个结果是根据设定的validate = 1得到的，在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替，在“分类变量编码”中教育水平分为5类，如果选中“为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为489个
1：在“分类表”中可以看出：预测有360个是“否”（未违约）有129个是“是”（违约） 2：在“方程中的变量”表中可以看出：最初是对“常数项”记性赋值，B为 -1.026，标准误差为：0.103 那么wald =( B/S.E)2=(-1.026/0.103)2 = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近，是因为我对数据进行的向下舍入的关系，所以数据会稍微偏小， B和Exp(B) 是对数关系，将B进行对数抓换后，可以得到：Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1， sig为0.000，非常显著
1：从“不在方程中的变量”可以看出，最初模型，只有“常数项”被纳入了模型，其它变量都不在最初模型 表中分别给出了，得分，df , Sig三个值, 而其中得分（Score)计算公式如下： （公式中（Xi- Xˉ) 少了一个平方） 下面来举例说明这个计算过程：(“年龄”自变量的得分为例） 从“分类表”中可以看出：有129人违约，违约记为“1”则违约总和为 129，选定案例总和为489 那么： yˉ = 129/489 = 0.16 xˉ = 16951 / 489 = 34.2 所以：∑(Xi-xˉ)2 = 30074.9979
logistic回归分析案例
1. 数据制备（栅格数据） （1） 宝塔区基底图层.tif （2） 居民点扩增.tif 、坡度.tif 、坡向.tif 等要素数据。 在 environment settings ------ p rocessing extent ------ snap raster （选中基底图层），保证栅格数据 像元无偏移，且行列的数量一致。 化:Raster to ASCII Inyul r aiLtvl- 匚” k 『号樹 ± 如葡让也\1非*订kilt :f 10. 2 'iiStati EeiT-SlaT 14t L J. KT 2.通过CLUE-S 莫型中的fileconvert 模块，获得logistic 回归分析的数据集。 （1） 将上一步骤中的因变量 y 和影响因素x 的.txt 文档后缀改为.asc 格式，并将文件 放在CLUE-S 模型所在的文件夹中。 （2） 打开FileCo nvert V2软件，按下图勾选，填写"file list "内容，点击start con version ， 3 田F1 曰 It:. （3）栅格数据转为 ASCII 码，生成txt 文档。 匚onversion Tools Ejicel From GPS From KML From Raster 气 Raster to ASCII y Raster to Fist 声.Raster to Point
相关分析与回归分析SPSS实现
相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS 软件进行相关分析和回归分析，具体包括： (1) 皮尔逊pearson 简单相关系数的计算与分析 (2) 学会在SPSS 上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计 ? 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t －检验）；回归 方程显著性检验（F －检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson 简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： i ik k i i i x x x y εββββ+++++= 22110 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： i ik k i i i e x x x y +++++=ββββ????22110 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量
Logistic回归分析报告结果解读分析
Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是” 或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言，Logistic 回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率（包括风险评分的建立）。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度（risk ratio , RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病（或其它结局）危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR（odds ratio）值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的
胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，
SPSS软件应用于相关分析与回归分析
实验五 SPSS软件应用于 相关分析与回归分析 学院：动物科技学院 班级：动科101 姓名：李貌 学号：2010020407
实验五SPSS软件应用于相关分析与回归分析 一、实验目的： 1、理解线性相关分析和回归分析的意义及应用并对有关数据进行分析。 2、熟悉SPSS软件应用于相关分析和回归分析的操作和步骤。 3、进一步掌握运用SPSS软件处理数据和分析数据的能力。 二、实验内容： 玉米在盐胁迫后的萎焉程度(R)与根中蛋白（R）、叶中蛋白（L）、脯氨酸（pro）之间关系如下，试进行变量间的相关分析、回归分析。 萎焉度（Y）/% 根中蛋白（R）/% 叶中蛋白（L）/% 脯氨酸（pro）/% 0.9300 0.79 0.98 0.093 0.9547 0.99 1.02 0.105 0.9661 0.91 1.58 0.119 0.9678 1.01 1.47 0.155 0.9725 1.14 1.89 0.234 0.9735 1.36 1.32 0.251 0.9856 1.36 1.76 0.217 1.0032 1.19 2.61 0.271 1.0045 1.21 2.33 0.227 1.0075 1.06 2.88 0.270 1.0186 1.58 2.40 0.282 1.0201 1.30 2.40 0.557 1.0245 1.81 2.37 0.650 1.0260 1.88 2.59 0.622 1.0283 1.46 3.10 0.611 1.0364 1.68 3.36 0.657 三、实验步骤： (一、线性回归分析） 1、启动SPSS，进行变量定义和数据录入，如（图1、2）。
图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析
Logistic曲线的回归分析 例某一品种玉米高度与时间（生长周期，每个生长周期为2-3天，与气温有关）的数据如 表1.所示。用转化为线性方程的方法估计其logistic曲线预测模型。设最大值k为300（cm）。 表1.玉米高度与时间（生长周期）的关系 时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm 10.671212.752297.4620.851316.5523112.7 31.281420.124135.141.751527.3525153.652.271632.5526160.362.751737.55271 67.173.691844.7528174.984.711953.3829177.996.362071.6130180.2 107.732183.8931180.8119.91 3.1基本绘图操作 在Excel中输入时间x与高度y的数据。 选择插入->图表 图87 点击图表，选择“标准类型”中的xy散点图，并点击子图表类型的第一个。
图88 点击下一步，得到如图89。 图89
点击下一步。 图90 分别点击标题、网格线、图例进行修改，然后点击下一步。 图91 点击完成。 图92 右击绘图区，修改绘图区格式，双击做表格，修改坐标轴刻度，最后的散点图。
图93 观察散点图，其呈S型曲线，符合logistic曲线。采用转化为线性方程的方法求解模型。 3.2Logistic曲线方程及线性化 Logistic曲线方程为： y 1 k at me(12) (1)将数据线性化及成图 转化为线性方程为： y'aat 01 (13 ) 其中，y'ln(k/y1)，a 0lnm，a1a 具体操作为： 向excel表格中输入y’数据。
(整理)多项分类Logistic回归分析的功能与意义1.
多项分类Logistic回归分析的功能与意义 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况，比如职业、婚姻情况等等，这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系，需要用其它回归分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分类Logistic回归便是一种简便的处理该类因变量问题的分析方法。 例子：下表给出了对山东省某中学20名视力低下学生视力监测的结果数据。试用多项分类Logistic回归分析方法分析视力低下程度（由轻到重共3级）与年龄、性别（1代表男性，2代表女性）之间的关系。
“年龄”使之进入“协变量”列表框。
还是以教程“blankloan.sav"数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示： 上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元Logistic 回归分析，上图中的“0”表示没有拖欠贷款，“1”表示拖欠贷款，接下来，步骤如下： 1：设置随机抽样的随机种子，如下图所示：
选择“设置起点”选择“固定值”即可，本人感觉200万的容量已经足够了，就采用的默认值，点击确定，返回原界面、 2：进行“转换”—计算变量“生成一个变量（validate)，进入如下界面： 在数字表达式中，输入公式：rv.bernoulli（0.7），这个表达式的意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布随机值 如果在0.7的概率下能够成功，那么就为1，失败的话，就为"0" 为了保持数据分析的有效性，对于样本中“违约”变量取缺失值的部分，validate变量也取缺失值，所以，需要设置一个“选择条件” 点击“如果”按钮，进入如下界面：
相关分析和一元线性回归分析SPSS报告
用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析： 选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图
普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图 从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。 2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系 数
把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果：
Correlations 普通高等学校毕业生数(万人)高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人)Pearson Correlation1.998** Sig. (2-tailed).000 N1414 高等学校发表科技论文数量(篇)Pearson Correlation.998**1 Sig. (2-tailed).000 N1414 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 两相关变量的Pearson相关系数=0.0998，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P值=0.000，小于显著性水平0.05，应拒绝原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显著。 3.求两变量之间的相关性 选择相关系数中的全部，点击确定：
Correlations (万人)(篇) Kendall's tau_b(万人)Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed).. N1414 (篇)Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed).. N1414 Spearman's rho(万人)Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed).. N1414 (篇)Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed).. N1414 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 注解：两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Kendall相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显著。 两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Spearman相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显著。 4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数
如何用SPSS做logistic回归分析
如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。 （一）数据准备和SPSS选项设置 第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。年龄为数值变量，可直接输入到spss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。 图1-1 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框： 沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic （Binary Logistic）”的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。
如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。
在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Dependent）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter”）。 接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项，其中“exp(B)的CI(X)”一定要勾选，这个就是输出的OR和CI值，后面的95%为系统默认，不需要更改。
图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析
Logistic 曲线的回归分析 例 某一品种玉米高度与时间（生长周期，每个生长周期为2-3天，与气温有关）的数据如表1.所示。用转化为线性方程的方法估计其logistic 曲线预测模型。设最大值k 为300（cm ）。 表1. 玉米高度与时间（生长周期）的关系 时间（生长周期） 高度/cm 时间（生长周期） 高度 /cm 时间（生长周期） 高度/cm 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0.67 0.85 1.28 1.75 2.27 2.75 3.69 4.71 6.36 7.73 9.91 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 12.75 16.55 20.1 27.35 32.55 37.55 44.75 53.38 71.61 83.89 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 97.46 112.7 135.1 153.6 160.3 167.1 174.9 177.9 180.2 180.8 3.1 基本绘图操作 在Excel 中输入时间x 与高度y 的数据。 选择插入->图表 图87 点击图表，选择“标准类型”中的xy 散点图，并点击子图表类型的第一个。
图88 点击下一步，得到如图89。 图89
点击下一步。 图90 分别点击标题、网格线、图例进行修改，然后点击下一步。 图91 点击完成。 图92 右击绘图区，修改绘图区格式，双击做表格，修改坐标轴刻度，最后的散点图。
图93 观察散点图，其呈S 型曲线，符合logistic 曲线。采用转化为线性方程的方法求解模型。 3.2 Logistic 曲线方程及线性化 Logistic 曲线方程为： 1at k y me -= + (12) (1) 将数据线性化及成图 转化为线性方程为： 01'y a a t =+ (13) 其中，'ln(/1)y k y =-，0ln a m =，1a a =- 具体操作为： 向excel 表格中输入y ’数据。
Logistic回归分析报告结果解读分析
L o g i s t i c回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 回归的用法 一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(riskratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(oddsratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患
Logistic回归分析
Logistic 回归分析 Logistic 回归分析是与线性回归分析方法非常相似的一种多元统计方法。适用于因变量的取值仅有两个（即二分类变量，一般用1和0表示）的情况，如发病与未发病、阳性与阴性、死亡与生存、治愈与未治愈、暴露与未暴露等，对于这类数据如果采用线性回归方法则效果很不理想，此时用Logistic 回归分析则可以很好的解决问题。 一、Logistic 回归模型 设Y 是一个二分类变量，取值只可能为1和0，另外有影响Y 取值的n 个自变量12,,...,n X X X ，记12(1|,,...,)n P P Y X X X ==表示在n 个自变量的作用下Y 取值为1的概率，则Logistic 回归模型为： [] 011221 1exp (...)n n P X X X ββββ= +-++++ 它可以化成如下的线性形式： 01122ln ...1n n P X X X P ββββ??=++++ ?-?? 通常用最大似然估计法估计模型中的参数。 二、Logistic 回归模型的检验与变量筛选 根据R Square 的值评价模型的拟合效果。 变量筛选的原理与普通的回归分析方法是一样的，不再重复。 三、Logistic 回归的应用 （1）可以进行危险因素分析 计算结果各关于各变量系数的Wald 统计量和Sig 水平就直接反映了因素i X 对因变量Y 的危险性或重要性的大小。
（2）预测与判别 Logistic回归是一个概率模型，可以利用它预测某事件发生的概率。当然也可以进行判别分析，而且可以给出概率，并且对数据的要求不是很高。 四、SPSS操作方法 1．选择菜单 2．概率预测值和分类预测结果作为变量保存 其它使用默认选项即可。
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析和回归分析 S P S S实现 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-
相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析，具体包括： (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前，了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法：回归系数β的显着性检验（t－检验）；回归 方程显着性检验（F－检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数与模型进行检验与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量与解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验与二级检验。一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟与优度
SPSS学习笔记之——二项Logistic回归分析
SPSS学习笔记之——二项Logistic回归分析 一、概述 Logistic回归主要用于因变量为分类变量（如疾病的缓解、不缓解，评比中的好、中、差等）的回归分析，自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量，并可以给出预测公式用于预测。 因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。 下面学习一下Odds、OR、RR的概念： 在病例对照研究中，可以画出下列的四格表： ------------------------------------------------------ 暴露因素病例对照 ----------------------------------------------------- 暴露 a b 非暴露 c d ----------------------------------------------- Odds:称为比值、比数，是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性（概率）之比。在病例对照研究中病例组的暴露比值为： odds1 = (a/(a+c))/(c(a+c)) = a/c， 对照组的暴露比值为： odds2 = (b/(b+d))/(d/(b+d)) = b/d OR：比值比，为：病例组的暴露比值(odds1)/对照组的暴露比值(odds2) = ad/bc 换一种角度，暴露组的疾病发生比值： odds1 = (a/(a+b))/(b(a+b)) = a/b 非暴露组的疾病发生比值： odds2 = (c/(c+d))/(d/(c+d)) = c/d OR = odds1/odds2 = ad/bc 与之前的结果一致。 OR的含义与相对危险度相同，指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而增加，暴露与疾病之间为“正”关联；OR<1说明疾病的危险度因暴露而减少，暴露与疾病之间为“负”关联。还应计算OR的置信区间，若区间跨1，一般说明该因素无意义。 关联强度大致如下： ------------------------------------------------------ OR值联系强度 ------------------------------------------------------ 0.9-1.0 1.0-1.1 无 0.7-0.8 1.2-1.4 弱（前者为负关联，后者为正关联） 0.4-0.6 1.5-2.9 中等（同上） 0.1-0.3 3.0-9.0 强（同上） <0.1 10.0以上很强（同上） ------------------------------------------------------
第十二章+Logistic回归分析
第十二章 Logistic 回归分析 一、Logistic 回归概述： Logistic 回归主要用于筛选疾病的危险因素、预后因素或评价治疗措施；通常以疾病的死亡、痊愈等结果发生的概率为因变量，以影响疾病发生和预后的因素为自变量建立模型。 二、Logistic 回归的分类及资料类型： 第一节 非条件Logistic 回归分析 一、Logistic 回归模型： Logistic 回归模型： logit （P ）= ln( p p -1) = β0+β1χ1 + … +βn χn 二、回归系数的估计（参数估计）： 回归模型的参数估计：Logistic 回归模型的参数估计通常利用最大似然估计法。 三、假设检验： 1．Logistic 回归方程的检验： ·检验模型中所有自变量整体来看是否与所研究事件的对数优势比存在线性关系，也即方程是否成立。 ·检验的方法有似然比检验、比分检验（score test ）和Wald 检验（wald test ）。上述三种方法中，似然比检验最可靠。 ·似然比检验（likehood ratio test ）：通过比较包含与不包含某一个或几个待检验观察因素的两个模型的对数似然函数变化来进行，其统计量为G=-2ln(L)（又称Deviance ）。无效假设H 0：β=0。当H 0成立时，检验统计量G 近似服从自由度为N-P-1的X 2分布。当G 大于临界值时，接受H 1,拒绝无效假设，认为从整体上看适合作Logistic 回归分析，回归方程成立。 2．Logistic 回归系数的检验： ·为了确定哪些自变量能进入方程，还需要对每个自变量的回归系数进行假设检验，判断其对模型是否有贡献。 ) (11011011011011)](exp[11 )exp(1)exp(p p X X p p p p p p e X X X X X X p ββββββββββββ+++-+= +++-+=+++++++=
第六章 spss相关分析和回归分析
第六章 SPSS相关分析与回归分析 6.1 相关分析和回归分析概述 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类，即 ●函数关系：指两事物之间的一种一一对应的关系，如商品的销售额和销售量之间的 关系。 ●相关关系（统计关系）：指两事物之间的一种非一一对应的关系，例如家庭收入和 支出、子女身高和父母身高之间的关系等。相关关系又分为线性相关和非线性相关。 相关分析和回归分析都是分析客观事物之间相关关系的数量分析方法。 6.2 相关分析 相关分析通过图形和数值两种方式，有效地揭示事物之间相关关系的强弱程度和形式。 6.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上，通过观察散点图能够直观的发现变量间的相关关系及他们的强弱程度和方向。 6.2.2 相关系数 利用相关系数进行变量间线性关系的分析通常需要完成以下两个步骤： 第一，计算样本相关系数r； ●相关系数r的取值在-1～+1之间 ●R>0表示两变量存在正的线性相关关系；r<0表示两变量存在负的线性相关关 系 ●R＝1表示两变量存在完全正相关；r＝-1表示两变量存在完全负相关；r＝0表 示两变量不相关 ●|r|>0.8表示两变量有较强的线性关系；|r|<0.3表示两变量之间的线性关系较 弱 第二，对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断。 对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量，常用的相关系数主要有Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendall τ相关系数等。 6.2.2.1 Pearson简单相关系数（适用于两个变量都是数值型的数据） Pearson简单相关系数的检验统计量为： 6.2.2.2 Spearman等级相关系数 Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系，设计思想与Pearson简 x y，而是利单相关系数相同，只是数据为非定距的，故计算时并不直接采用原始数据(,) i i
二项logistic回归案列分析
二项logistic回归案列分析 第九组成员：曹克强张铭牛孝龙张昕鑫 1、实验分析目标：建立客户购买的预测模型，分析影响因素 2、操作步骤： 第一步：选择选项“分析”－“回归”－“二项Logistic回归”，出现窗口 第二步：在“方法”中选择解释变量的筛选策略选择默认方法 在“选项”项中，可以指定输出内容和设置建模中的某些参数。如下图所示：
在“保存”项中，可以将预测结果、残差依据强影响点的探测值等保存到数据编辑窗口，如下图所示： 在“分类”选项设置性别、收入分类变量对比为指示符、以第一个为参考类别。
3、结果分析： 下图为初始阶段（方程中只有常数项时）的混淆矩阵 可以看到，269人实际没购买且模型预测正确，正确率为100%，162人实际购买了但模型预测错误，正确率为0，模型的总的预测正确率为62.4%。 方程中常量的显著性检验p值小于0.05所以拒绝原假设说明常数量对模型影响是显著地 从上表统计量p值可以看出年龄的统计量p 值大于0.05所以接受原假设，年龄对是否购买影响不显著。
下图为当前模型时的混淆矩阵 在实际没购买的269人中，模型正确识别了236人，错误识别了33人，正确率为87.7%。在实际购买的162中，模型正确识别了31人，错误识别了131人，正确率为19.1%，模型的总的预测正确率为62.9%。 下图为Hosmer-Lemeshow检验的结果 在最终模型中，Hosmer-Lemeshow统计量为8.749，P值为0.364，大于显著性水平，因此，不拒绝原假设，认为观测频数的分布与预测频数的分布无显著差异，那么模型拟合效果较好 从上表中可以看出年龄的统计量p值大于0.05、接受原假设，所以在模型中年龄对是否购买影响不显著，可以不用考虑年龄。 根据上表所示拟合方程为： P=-0.814-0.511gender(1) P=-0.814-0.787income(1) P=-0.814-0.686income(2)
logistic回归分析实例操作
Logistic回归分析 二分类（因变量Y有（如发病1与未发病0）两种可能出现的结果）资料的Logistic回归分析，至于多分类Logistic回归分析，与二分类操作过程类似，只是在数据编制及分析方法选择处不同。 分析的一般步骤： 变量的编码 哑变量的设置和引入 各个自变量的单因素分析 变量的筛选 交互作用的引入 建立多个模型 选择较优的模型 模型应用条件的评价 输出结果的解释 实例操作 11.1 某研究人员在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中，收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料，现从中抽取26例资料作为示例进行logistic回归分析。 1.各变量及其赋值说明 x1：确诊时患者的年龄(岁) x2：肾细胞癌血管内皮生长因子(VEGF)，其阳性表述由低到高共3个等级（1-3）x3：肾细胞癌组织内微血管数(MVC) x4：肾癌细胞核组织学分级，由低到高共4级（1-4） x5：肾细胞癌分期，由低到高共4期（1-4） y：肾细胞癌转移情况(有转移y=1; 无转移y=0)。为二分类变量。 若作单因素的Logistic回归分析，也就是分别作Y与各自变量间的回归分析，如Y与X1、Y与X2等的单因素Logistic回归分析。 2.建立数据库
3.分析步骤 （1）
（2）
上图中若为单因素回归分析，只需在Covariates协变量框内导入单一自变量如X1即可。（3） 4.分析结果 （1）数据描述 Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Selected Cases Included in Analysis 26 100.0 Missing Cases 0 .0 Total 26 100.0 Unselected Cases 0 .0 Total 26 100.0 a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. （2）Block 1: Method = Forward Stepwise (Likelihood Ratio)