SPSSMAX 一文讲清楚有序逻辑回归处理方法！

Question

如题所述

Answer 1

本文将深入讲解有序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）的处理方法，这是一种用于处理有序分类变量的统计分析工具。它在逻辑回归基础上扩展，针对因变量有多个有序类别的情况提供了有效解决方案。

有序逻辑回归的核心是建立一个模型，通过潜在连续变量与类别阈值的关联，预测类别归属。模型利用累积分布函数（CDF），如logit、probit或cloglog函数，描述类别概率与潜在变量的对应关系，进而确定类别归属区间。

模型参数的估计通常采用最大似然方法，这有助于我们理解自变量与有序因变量的关联，并对新数据进行分类预测。有序逻辑回归在各个领域如社会学、医学和市场研究中广泛应用，以揭示有序变量的行为和影响因素。

在实际应用中，例如探讨兄弟姐妹个数对某个变量的影响，我们首先收集数据并进行分析。通过二元Logit回归分析，尽管似然比卡方检验结果显示模型无效（P值0.762>0.05），但具体变量A1、A2和A3在显著性水平上均未呈现影响（P值分别为0.989、0.604和0.395）。

在模型结果解析中，我们注意到样本中兄弟姐妹个数的分布情况，并评估了模型的拟合度和复杂度。尽管模型整体上拟合良好，但具体到自变量的效应，它们对兄弟姐妹个数的影响并不显著。