SPSS中的Logistic回归：定性变量分析入门

《实用现代统计分析方法与SPSS应用》是一本专为统计分析爱好者和从业者编写的教程，作者张文璋在2000年出版了该书的初稿。书中详细探讨了如何利用SPSS这一强大的数据分析工具进行各种统计分析，特别是第十章，着重介绍了Logistic回归分析。 Logistic回归是一种重要的统计建模技术，特别适用于处理分类因变量的问题，因为它能够处理二元或多元分类变量，比如在决定一个人是否购买某种产品或是否患病这类问题中，结果通常是二选一的。它解决了线性回归模型在处理定性变量上的局限，因为线性回归假设因变量必须是定量的。 在Logistic回归中，Binary Logistic回归是最常见的形式，其中因变量只有两个类别，通常用0和1表示，分别代表事件未发生和事件发生。作者将事件发生定义为Y=1，未发生定义为Y=0，通过构建一个逻辑斯蒂函数F(·)，将自变量Xi与概率p关联起来，一般形式为F(p) = β0 + β1Xi + ε，其中ε是随机误差项，βs是回归系数。 然而，直接用普通最小二乘法估计这样的模型并不适用，因为p值受限于[0,1]区间，且当p接近边界时，即使自变量变化大，p的变化也会受到限制。因此，Logistic回归采用了一种特殊的估计方法，即最大似然估计，这种方法考虑了p值的概率分布特性，使得模型能够在约束条件下找到最优参数估计。 在SPSS中，进行Logistic回归分析，用户可以导入数据，选择适合的模型类型，设置自变量和因变量，然后运行分析。SPSS提供了直观的界面和丰富的图形输出，帮助用户理解模型的性能和预测能力。此外，还包括模型诊断步骤，检查残差、多重共线性等问题，确保模型的有效性和可靠性。 总结来说，《实用现代统计分析方法与SPSS应用》中的第十章不仅阐述了Logistic回归的基本概念，还指导读者如何在SPSS中实际操作，这对于那些希望在社会科学领域应用Logistic回归分析的人来说，是一份极其宝贵的资源。