文档介绍：所谓Logistic模型,或者说Logistic回归模型,就是人们想为两分类的应变量作一个回归方程出来,可概率的取值在0~1之间,回归方程的应变量取值可是在实数集中,直接做会出现0~1范围之外的不可能结果,因此就有人耍小聪明,将率做了一个Logit变换,这样取值区间就变成了整个实数集,作出来的结果就不会有问题了,从而该方法就被叫做了Logistic回归。
随着模型的发展,Logistic家族也变得人丁兴旺起来,除了最早的两分类Logistic外,还有配对Logistic模型,多分类Logistic模型、随机效应的Logistic模型等。由于SPSS的能力所限,对话框只能完成其中的两分类和多分类模型,下面我们就介绍一下最重要和最基本的两分类模型。
界面详解与实例
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(本例来自《卫生统计学》第四版第11章)。
i:标本序号
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 
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 
x5:肾细胞癌分期,由低到高共4期 
y:肾细胞癌转移情况(有转移y=1; 无转移y=0)。
 I  x1  x2  x3  x4  x5  y
1  59  2    2  1  0
2  36  1    1  1  0
3  61  2  190 2  1  0
4  58  3  128 4  3  1
5  55  3  80 3  4  1
6  61  1    2  1  0
7  38  1  76 1  1  0
8  42  1  240 3  2  0
9  50  1  74 1  1  0
10  58  3    2  2  0
11  68  3    4  2  0
12  25  2    4  3  1
13  52  1  56 1  1  0
14  31  1    2  1  0
15  36  3    3  1  1
16  42  1    2  1  0
17  14  3    3  3  1
18  32  1  114 2  3  0
19  35  1    2  1  0
20  70  3    4  3  1
21  65  2    4  4  1
22  45  2  124 2  4  0
23  68  3    3  3  1
24  31  2   2  3  0
25  58  1  128 4  3  0
26  60  3    4  3  1
在菜单上选择Analyze==》Regression==》Binary Logistic...,系统弹出Logistic回归对话框如下:
左侧是候选变量框,右上角是应变量框,选入二分类的应变量,下方的Covariates框是用于选入自变量的,只不过这里按国外的****惯被称为了协变量。两框中间的是BLOCK系列按扭,我在上一课已经讲过了,不再重复。中下部的>a*b>框是用于选入交互作用的,和其他的对话框不太相同(我也不知道为什么SPSS偏在这里做得不同),下方的Method列表框用于选择变量进入方法,有进入法、前进法和后退法三大类,三类之下又有细分。最下面的四个按钮比较重要,请大家听我慢慢道来:
Select>>钮:用于限定一个筛选条件,只有满足该条件的记录才会被纳入分析,单击它后对话框会展开让你填入相应的条件。不过我觉得该功能纯属多余,和专门的Select对话框的功能重复了。
Categorical钮:如果你的自变量是多分类的(如血型等),你必须要将它用哑变量的方式来分析,那么就要用该按钮将该变量指定为分类变量,如果有必要,可用里面的选择按钮进行详细的定义,如以哪个取值作为基础水平,各水平间比较的方法是什么等。当然,如果你弄不明白,不改也可以,默认的是以最大取值为基础水平,用Deviance做比较。
Save钮:将中间结果存储起来供以后分析,共有预测值、影响强度因子和残差三大类。
Options钮:这一部分非常重要,但又常常被忽视,在这里我们可以对模型作精确定义,还可以选择模型预测情况的描述方式,如Statistics and Plots中的Classification plots就是非常重要的模