Una regressione logistica è simile ad una analisi discriminante in quanto ti dice fino a che punto è possibile prevedere una data variabile in base a ciò che si sa su altre variabili categoriali. Tuttavia, il vantaggio di regressione logistica è che qualsiasi numero di variabili può essere incluso, e se desiderato, tutte le variabili predittive può essere categorica. In SPSS, è possibile rappresentare una regressione logistica attraverso il menu "Opzioni" della finestra "Binary regressione logistica".

istruzione

1 Avviare SPSS. Selezionare "Aprire un'origine dati esistente" dalla finestra di benvenuto che appare. Fare doppio clic su "More Files", quindi passare al file di dati. Fare doppio clic sul file per aprirlo in SPSS.

2 Fai clic su "Analizza", quindi "regressione" e quindi selezionare "logistica binaria." Apparirà la finestra "regressione logistica".

3 Clicca la variabile dipendente dalla lista a destra - che è, la variabile si sta tentando di prevedere. Quindi, fare clic sulla freccia accanto alla casella "dipendente". Avanti, selezionare le variabili predittive, utilizzando il tasto "Ctrl" se è necessario fare clic più di uno, e fare clic sulla freccia accanto alla casella "Covariate". Si noti che le variabili categoriche ricevono automaticamente un "(gatto)" etichetta accanto a loro. Se si desidera includere l'interazione tra le tue variabili nell'analisi, fare clic su ogni volta sulla lista principale sulla sinistra, quindi fare clic sul "un b> *>" pulsante accanto alla casella "Covariate".

4 Selezionare "Avanti: LR" dal menu a discesa "Metodo". Questo dà i risultati per ognuno dei predittori a parte, che consente di vedere quanto ognuno contribuisce al modello generale, così come il potere predittivo di tutte le variabili insieme.

5 Fai clic su "Opzioni". Dal "Statistiche e rappresentazione di" intestazione, selezionare "trame di classificazione." Dopo aver fatto questo, SPSS restituisce un grafico della vostra regressione logistica. Altre statistiche utili da questo menu sono "Hosmer-Lemeshow la bontà di adattamento" e "iterazione storia". L'uscita di questi due test fornisce informazioni su come precisa il modello è. Fai clic su "Continua" quando hai finito.

6 Fai clic su "OK." Aspetta un po 'per i risultati a comparire. La regressione logistica è una procedura abbastanza computer intensiva e, con grandi serie di dati, questo potrebbe richiedere del tempo. Quando viene visualizzata la schermata di uscita, scorrere verso il basso per vedere il grafico.