Una regressione logistica è simile a una analisi della funzione discriminante nel senso che ti dice in che misura è possibile prevedere una data variabile in base a ciò che si sa su altre variabili categoriali. Tuttavia, il vantaggio di regressione logistica è che qualsiasi numero di variabili può essere incluso, e se desiderato , tutte le variabili predittive può essere categoriali . In SPSS , è possibile rappresentare una regressione logistica attraverso il menu " Opzioni " della finestra " Binary Logistic Regression " . Istruzioni
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avvio di SPSS. Selezionare " Aprire un'origine dati esistente " dalla finestra di benvenuto che appare. Fare doppio clic su "Altre Files ", quindi individuare il file di dati . Fare doppio clic sul file per aprirlo in SPSS .
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Fare clic su " Analizza ", poi " regressione " e poi selezionare " Logistic binario . " Apparirà la finestra " regressione logistica " .

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Clicca la variabile dipendente dalla lista sulla destra - che è, la variabile che si sta tentando di prevedere . Quindi , fare clic sulla freccia accanto alla casella "Dipendente " . Avanti , selezionare le variabili predittive , utilizzando il tasto " Ctrl ", se è necessario fare clic più di uno, e fare clic sulla freccia accanto alla casella " covariate " . Si noti che le variabili categoriali ricevono automaticamente una etichetta " ( cat ) " accanto a loro . Se si desidera includere l'interazione tra le tue variabili nell'analisi , fare clic su ogni volta sulla lista principale a sinistra , quindi fare clic sul "> a * b > " pulsante accanto alla casella " covariate " .

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Selezionare "Inoltra : LR " dal menu "Metodo" discesa. Questo dà i risultati per ciascuno dei vostri predittori separatamente , che consente di vedere quanto ognuno contribuisce al modello generale , così come il potere predittivo di tutte le variabili insieme .
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Fare clic su Opzioni " . " Dal" Statistiche e rappresentazione " intestazione , selezionare" grafici di classificazione . " Dopo aver fatto questo , SPSS restituisce un grafico del vostro regressione logistica . Altre statistiche utili da questo menu sono " Hosmer - Lemeshow bontà di adattamento " e " storia Iterazione ". L'output di questi due test fornisce informazioni su come precisa il modello è . Fare clic su " Continua" quando hai finito .
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Fare clic su " OK . " Aspetta un tempo per visualizzare i risultati . La regressione logistica è una procedura abbastanza alta intensità di computer e , con dati di grandi dimensioni , questo potrebbe richiedere del tempo . Quando viene visualizzata la schermata di uscita , scorrere verso il basso per vedere il grafico.

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