Eine logistische Regression ist ähnlich einer Diskriminanzanalyse , dass es sagt Ihnen , in welchem Umfang können Sie eine bestimmte Variable auf , was Sie wissen über andere kategoriale Variablen vorherzusagen . Jedoch ist der Vorteil der logistischen Regression dass eine beliebige Anzahl von Variablen enthalten sein können , und, falls gewünscht , alle Prädiktoren kann kategorischen . In SPSS können Sie Graph eine logistische Regression durch den "Optionen" -Menü des " Binäre logistische Regression "-Fenster. Anleitung
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Anfang SPSS . Wählen Sie " Öffnen einer vorhandenen Datenquelle " aus dem Willkommen-Fenster , das erscheint. Doppelklicken Sie auf " Weitere Dateien", dann auf Ihre Daten -Datei zu navigieren . Doppelklicken Sie auf die Datei, um sie in SPSS öffnen.
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Klicken Sie " Analysieren ", dann " Regression " und wählen Sie dann " Binary Logistic . " Die " Logistische Regression " -Fenster erscheint.
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Klicken Sie mit der abhängigen Variablen aus der Liste auf der rechten Seite - das heißt, die Variable , die Sie versuchen , vorherzusagen sind . Dann klicken Sie auf den Pfeil neben dem "Abhängige "-Box. Als nächstes wählen Sie Ihre Einflussvariablen , mit der "Strg"- Taste, wenn Sie mehr als einen Klick benötigen , und klicken Sie auf den Pfeil neben dem " Kovariaten "-Box. Beachten Sie, dass Ihr kategoriale Variablen erhalten automatisch eine " (cat) "-Label neben ihnen. Wenn Sie die Interaktion zwischen einer Ihrer Variablen in die Analyse mit einbeziehen möchten, klicken Sie jeweils einmal auf der Liste auf der linken Seite und dann auf die " > a * b> "-Taste neben dem " Kovariaten "-Box.
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Wählen Sie " Forward: LR " aus dem " Method" Drop -Down-Menü . Dies gibt die Ergebnisse für jedes Ihrer Prädiktoren separat , so dass Sie sehen, wie viel jeder auf das Gesamtmodell , sowie die Aussagekraft aller Variablen zusammen beiträgt.
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Klicken Sie auf " Optionen . " von der" Statistik und Grundstücke "die Option " Einstufung Grundstücke . " Nachdem Sie das getan , SPSS ein Diagramm Ihrer logistischen Regression zurückgibt. Andere nützliche Statistiken aus diesem Menü sind " Hosmer - Lemeshow -of- fit " und " Iteration Geschichte. " Der Ausgang dieser beiden Tests gibt Ihnen Informationen darüber, wie genau das Modell ist . Klicken Sie auf " Weiter" , wenn Sie fertig sind.
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Klicken Sie auf " OK. " Warten Sie eine Weile, bis die Ergebnisse angezeigt werden . Die logistische Regression ist ein ziemlich rechenintensive Verfahren und mit großen Datensätzen , kann dies einige Zeit dauern. Wenn der Ausgang angezeigt wird, nach unten scrollen , um Ihre Grafik zu sehen.
