有序logistic回归分析(Ordinal Logistic Regression Analysis)

您所在的位置：网站首页 › VIF小于多少 › 有序logistic回归分析(Ordinal Logistic Regression Analysis)

有序logistic回归分析(Ordinal Logistic Regression Analysis)

2024-07-06 15:00| 来源: 网络整理| 查看: 265

在前面文章中介绍了有序logistic回归分析(Ordinal Logistic Regression Analysis)的假设检验理论，本篇文章将实例演示在SPSS软件中实现有序logistic回归分析的操作步骤。

关键词：SPSS; 有序logistic回归; 有序逻辑回归; 平行性检验; 比例优势检验

一、案例介绍

在某胃癌筛查项目中，为了确定胃癌筛查的重点人群，研究者想了解首诊“胃癌分期(Stage)”与患者“经济水平(Income)”、“性别(Gender)”和“年龄(Age)”之间的关系，试对数据进行分析。

创建表示胃癌分期的变量“Stage”(1=I-II期、2=III期、3=IV期、4=V期，测量尺度设为“Ordinal(有序分类变量)”；创建表示经济水平的变量“Income”(1=低水平、2=中等水平、3=高水平)，测量尺度设为“Ordinal(有序分类变量)”；创建表示性别的变量“gender”(1=女性、0=男性)，测量尺度设为“Nominal(分类变量)”；创建表示年龄的变量“age”，测量尺度设为“Scale(连续变量)”。部分数据见图1。本文案例可从“附件下载”处下载。

图1 二、问题分析

本案例的分析目的是探讨首诊“胃癌分期”与患者“经济水平”、“性别(Gender)”和“年龄(Age)”之间的关系。在案例中，首诊“胃癌分期”为因变量，有I-II期、III期、IV期、V期4个分类，且分类间有等级次序关系。因此，可以采用有序logistic回归模型进行分析。但需要满足以下5个条件：

条件1：因变量唯一，且为有序多分类变量。本研究中因变量为“胃癌分期”，且为有序多分类变量，该条件满足。

条件2：存在一个或多个自变量。本研究中有三个自变量，“性别”和“经济水平”为分类变量，“年龄”为连续变量，该条件满足。

条件3：观测值相互独立。本研究中各研究对象的观测值都是独立的，不存在互相干扰的情况，该条件满足。

条件4：自变量之间无多重共线性，该条件需要通过软件分析后判断。

条件5：满足平行性，该条件需要通过软件分析后判断。

三、软件操作及结果解读 (一) 适用条件判断 1. 哑变量设置

容忍度(Tolerance)或方差膨胀因子(VIF)可以用来诊断自变量之间的多重共线性。SPSS的广义线性模型不能提供这两个指标，可以通过线性回归来获得。进行线性回归的共线性诊断前需要对多分类变量设置哑变量，以下将对多分类变量“Age”进行哑变量设置。

(1) 软件操作

① 点击“转换”—“创建虚变量”(图2)。

图2

② 在“创建虚变量”对话框中将变量“Income”选入右侧“针对下列变量创建虚变量”框中，然后在“创建主效应虚变量”下的“根名称-每个选定变量各一个”中输入虚拟变量的名称“Income”。点击“确定”，完成虚拟变量设置(图3)。

图3 (2) 结果解读

上述步骤运行结束后可以在数据编辑页面看到新生成的3个哑变量(图4)，随后就可以进行多重共线性诊断。

图4 2. 条件4判断(多重共线性诊断) (1) 软件操作

① 点击“分析”—“回归”—“线性”(图5)。

图5

② 将变量“Stage”选入“因变量”，将需要进行多因素分析的变量 “Gender”和“Age”选入“自变量”(图6)，然后点击“下一个”。在图7中将“Income=2”和“Income=3”两个虚拟变量同时选入右侧“自变量”，此即哑变量设置的同进同出原则，此时表示以“Income=1”为参照水平；“方法”选择“输入”。

图6

图7

③ 点击“统计”，在“统计”子对话框中勾选“共线性诊断”(图8)，点击“继续”后回到主对话框，点击“确定”。

图8 (2) 结果解读

如果“容差”小于0.1或“VIF(方差膨胀因子)”大于10，则提示有严重共线性存在。本例中(图9)，容忍度均远大于0.1，方差膨胀因子均小于10，提示自变量之间不存在严重多重共线性。如果数据存在严重多重共线性，需用复杂的方法进行处理，其中最简单的是剔除引起共线性的因素之一，剔除哪一个因素可以基于理论依据。