SPSS—二元Logistic回归结果分析 2011-12-02 16:48
身心疲惫，睡意连连，头不断往下掉，拿出耳机，听下歌曲，缓解我这严重的睡意吧！今天来分析二元Logistic回归的结果 分析结果如下：
1： 在“案例处理汇总”中可以看出：选定的案例489个，未选定的案例361个，这个结果是根据设定的validate = 1得到的，在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替， 在“分类变量编码”中教育水平分为5类， 如果选中“为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为 489个
1：在“分类表”中可以看出： 预测有360个是“否”（未违约） 有129个是“是”（违约）
2：在“方程中的变量”表中可以看出：最初是对“常数项”记性赋值，B为-1.026， 标准误差为：0.103
那么wald =( B/S.E)2=(-1.026/0.103)2 = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近，是因为我对数据进行的向下舍入的关系，所以数据会稍微偏小， B和Exp(B) 是对数关系，将B进行对数抓换后，可以得到：Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1， sig为0.000，非常显著
1：从“不在方程中的变量”可以看出，最初模型，只有“常数项”被纳入了模型，其它变量都不在最初模型
表中分别给出了，得分，df , Sig三个值, 而其中得分（Score)计算公式如下：
（公式中 （Xi- Xˉ) 少了一个平方）
下面来举例说明这个计算过程：(“年龄”自变量的得分为例）
从“分类表”中可以看出：有129人违约，违约记为“1” 则 违约总和为 129， 选定案例总和为489 那么： yˉ = 129/489 = 0.16
xˉ = 16951 / 489 = 34.2 所以：∑(Xi-xˉ)2 = 30074.9979
yˉ（1-yˉ）=0.16 *（1-0.16 ）=0.216
则：yˉ（1-yˉ）* ∑(Xi-xˉ)2 =0.216 * 30074.9979 = 5 840.9044060372 则：[∑Xi(yi - yˉ）]^2 = 43570.8 所以：
=43570.8 / 5 840.9044060372 = 7.76
= 7.46 （四舍五入）
计算过程采用的是在 EXCEL 里面计算出来的，截图如下所示：
从“不在方程的变量中”可以看出，年龄的“得分”为7.46，刚好跟计算结果吻合！！答案得到验证~！！！！
SPSS—二元Logistic回归结果分析报告
