文档介绍：有序多分类logistic回归模型Ordinal Regression
表1 性别和两种疗法对某病疗效的影响
性别
治疗方法
疗效（Y）
痊愈2
有效1
无效0
男
新药疗法(X2=0)
5
2
7
X1=0
传统疗法(X2=1)
1
0
10
女
新药疗法(X2=0)
16
5
6
X1=1
传统疗法(X2=1)
6
7
19
一、用途和基本原理
用途：分析1个有序多分类应变量与多个自变量之间的关联
基本原理：
依次将应变量按不同的取值水平分割成两个等级，对这两个等级建立反应变量为二分类的logistic回归模型。
不管模型中反应变量的分割点在什么位置，模型中各自变量的回归系数 i 都保持不变，所改变的只有常数项。
无效0，有效1，痊愈2无效与有效痊愈，无效有效与痊愈，可建立两个方程。两个方程的常数项不同，但回归系数相同。
二分类logistic回归模型
Ordinal logistic回归模型（SPSS）无效0，有效1，痊愈2
Ordinal Model
Larger coefficients （i） indicate an association with larger scores（Y1：无效；2：有效；3：显效）.
When you see a positive coefficient for a dichotomous factor, you know that higher scores are more likely for the first category (category 2 is the reference category ). A negative coefficient tells you that lower scores are more likely.
For a continuous variable, a positive coefficient tells you that as the values of the variable increase, the likelihood of larger scores increases.
Ordinal logistic回归模型
应变量Y 有3个等级：无效0、有效1、治愈2
影响因素：性别X1（0男；1女）；治疗方法X2 （ 0新药； 1传统）；取值大的类别为参照组。
某分类变量的回归系数为正时，则暴露组（如新药）为更高的等级（如治愈）的可能性大于参照组（传统药）
某连续变量的回归系数为正时，则随着该变量的变量值增加，应变量为更高等级的可能性也增加。
二、SPSS操作与结果解释建立数据文件，Weight
性别
治疗方法
疗效（Y）
痊愈2
有效1
无效0
男
新药疗法(X2=0)
5
2
7
X1=0
传统疗法(X2=1)
1
0
10
女
新药疗法(X2=0)
16
5
6
X1=1
传统疗法(X2=1)
6
7
19
AnalyzeRrgressionOrdinal
Factor 与 Covariate
自变量是分类变量，选入Factor栏，取值大的类别为参照组。
自变量是计量资料，选入Covariate栏。