多元有序logistic回归的结果怎么才能写成函数模型？

Question

如题所述

Answer 1

多元有序logistic回归的结果怎么才能写成函数模型？

如果研究X对于Y的影响，Y为定量数据则可以使用线性回归分析。如果Y是定类数据，此时则需要使用Logit(logistic)回归分析。Logit回归共分为三种，分别是二元Logit（Logistic）回归、多分类Logit（Logistic）回归，有序Logit（Logistic）回归（也称Oridinal回归），此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型。如下表：

如果是有序Logit(logistic)回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福（此类数据也称有序数据）。如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。
使用SPSSAU进行操作与分析，操作如下：

结果如下：

中间过程不进行赘述。

以及模型公式如下:
logit[P(AC2上司的决策能力良好<=完全不同意)/(1-P(AC2上司的决策能力良好<=完全不同意))]=-4.804+0.755*团队合作+1.020*工作回报
logit[P(AC2上司的决策能力良好<=不同意)/(1-P(AC2上司的决策能力良好<=不同意))]=-2.606+0.755*团队合作+1.020*工作回报
logit[P(AC2上司的决策能力良好<=不确定)/(1-P(AC2上司的决策能力良好<=不确定))]=-0.724+0.755*团队合作+1.020*工作回报
logit[P(AC2上司的决策能力良好<=同意)/(1-P(AC2上司的决策能力良好<=同意))]=2.114+0.755*团队合作+1.020*工作回报