SPSS有序逻辑回归：链接函数及应用

在SPSS中，有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）是一种用于处理有序类别变量的统计方法，这类变量的类别之间存在明确的顺序或等级关系。有序逻辑回归的核心在于使用累积Logit函数 (Cumulative Logit) 建立模型，预测不同类别出现的概率。

累积Logit函数

累积Logit函数，也被称为比例几率模型(Proportional Odds Model)，它基于逻辑回归模型，通过对类别之间的顺序关系建模来预测类别的概率。其原理在于将每个类别与参考类别进行比较，计算累积概率，并通过logit变换将其转换为线性关系。

SPSS中的有序逻辑回归

在SPSS中，您可以使用 LOGISTIC REGRESSION 命令进行有序逻辑回归分析。

命令语法:

LOGISTIC REGRESSION /ORDINAL SCALE(因变量) CATEGORICAL(自变量1, 自变量2, ...) /CLOGIT.

语法解释:

SCALE(因变量): 指定因变量为有序变量。* CATEGORICAL(自变量1, 自变量2, ...): 指定自变量为分类变量。* CLOGIT: 指定使用累积Logit函数。

示例:

LOGISTIC REGRESSION /ORDINAL SCALE(满意度) CATEGORICAL(年龄, 性别, 收入) /CLOGIT.

在这个示例中，满意度 是一个有序变量，表示顾客对产品的满意程度，分为“非常不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”、“非常满意”五个等级。年龄、性别和 收入 是分类变量，作为自变量用于预测 满意度。

注意事项

实际应用中，您可能需要根据数据和问题进行适当的调整和设置，例如选择合适的参考类别、检验模型的拟合优度等。* 建议参考 SPSS 软件的文档或帮助文档，以获取更详细的命令语法和使用方法。

希望本文能帮助您理解和掌握 SPSS 中的有序逻辑回归分析。