二元或多项逻辑回归?

机器算法验证 物流 spss
2022-03-24 11:56:15

我想分析以下内容:

预测变量(IV):性需求的满足是重要的(4 项目规模和响应基于 4 点李克特量表。总结得到项目得分。)

响应变量(DV):避孕套使用(2 个选项:从不或有时)

问题:

  1. 我应该使用二元逻辑还是多项逻辑?(有些人告诉我使用多项逻辑,但一本书说只有在 DV 有两个以上级别时才使用它,而我的 DV 只有 2 个级别 - 从不或有时)。

  2. 如何使用 SPSS 进行分析?我需要一步一步的帮助。

用于逻辑回归的 SPSS 对话框具有三个框:

  1. 依赖:我放了避孕套用法
  2. 因素:(我不确定我是否应该把满足性需求放在重要的位置?)
  3. 协变量:(我不确定我是否应该在这里把满足性需求放在重要位置?)

我很抱歉。也许我的问题听起来很傻,但我真的需要帮助,因为我是初学者。我在镇上找不到任何家教。

2个回答

二进制或多项式: 也许以下规则将简化选择:

  • 如果因变量只有两个级别,则使用二元逻辑回归。
  • 如果您的因变量有三个或更多无序水平,那么您将查看多项逻辑回归。

几点:

  • 对性需求的满意度范围从 4 到 16(即 13 个不同的值)。这样的变量通常被视为度量预测器(即,在 SPSS 的协变量框中)。
  • 可能您的因变量引起了一些混乱,因为正如您所说的那样,它不是标准的二分法。这听起来像是一个频率项目,范围可以从从不、偶尔、有时、经常、总是等。但是,我猜你要么明确折叠类别,要么要求受访者隐含折叠类别归结为二元选择。附带说明一下,如果您确实有一组有序的频率类别,那么您可能希望使用包含该顺序的模型。

SPSS: 我发布了一些SPSS 和 R 教程的链接,用于进行二元逻辑回归。

如果您正在折叠响应并且它的范围内有更多,例如“经常”和“总是”,那么您实际上应该进行序数回归。R中的ordinal包对此非常好。