第1个回答 2024-10-30
有序Logistic回归是一种用于处理定类且有序因变量的统计方法。本文旨在阐述有序Logistic回归的使用和结果解读。首先，了解有序Logistic回归的类型包括二元、多分类及有序Logistic回归。二元用于二分类问题，多分类用于多分类问题，而有序Logistic回归则适用于因变量为有序类别的情况。
在进行有序Logistic回归分析时，需将定类数据转化为哑变量。平行性检验是确保模型参数一致性的重要步骤，如果P值大于0.05，则模型满足平行性假设。SPSSAU提供了五种连接函数，用于适应不同分布情况，建议首选logit连接函数。
本文以研究民众幸福度影响因素为例，说明如何应用有序Logistic回归分析。选择性别、年龄、学历和年收入水平作为影响因素，幸福水平分为“不幸福”、“比较幸福”和“十分幸福”三类。性别作为类别数据，需转化为哑变量。
结果分析包含五个关键部分：频数分布汇总、平行性检验、似然比检验、模型分析结果汇总和预测准确率。频数分布表显示了幸福水平各类别的分布情况。平行性检验结果显示模型通过检验，满足平行性假设。似然比检验确认了模型的有效性。模型分析结果汇总展示了回归系数的显著性及模型R方值，年收入水平对幸福水平有显著的正向影响。预测准确率表格显示了模型的整体预测准确率为55.65%，尽管模型拟合情况不佳，但重点在于找出影响幸福水平的因素。