回归分析是数据分析中广泛应用的一种方法,如果要学习数理统计分析,回归分析将是重中之重。
接下来就和大家分享一下在IBM SPSS Statistics中,如何使用概率回归来对数据进行分析处理。
一、方法概述
1.概率回归分析
在“分析”——“回归”菜单下,可以打开概率回归的功能窗口。
概率回归主要用于分析实验的刺激强度和反应比例之间的关系,分析后可得到达到某一反应比例所需要的刺激强度。多用于分析剂量—反应关系,根据剂量求得反应结果,在毒理、病理领域应用广泛。
2.数据样本
本文中我们将通过一个案例处理来介绍这一方法的使用,这是一份害虫对杀虫剂种类和剂量的死亡实验数据,使用概率回归可以对这一样本进行分析。
二、分析设置
1.变量设置
响应频率就是随着刺激变量进行变化的变量,这个变量值不可以有负数,本例中指的就是害虫的死亡数;实测值汇总就是在实验中参与响应的所有样本总数,这个数值不能小于响应变量,将“害虫总数”移入到这里。
因子设置的是自变量,也就是实验中的探究对象,如果要研究药品类别对害虫死亡数的刺激效果,就将药品类别移入“因子”窗口。
另外,自变量还需要定义范围,本例中一共有三类药品,所以范围设置为1—3。
协变量是实验中的其他刺激因素,本例中就是剂量,将协变量的转换方式设置为“以10为底的对数”。
2.选项
选项窗口中对统计量和自然响应频率进行设置,统计数据可选择输出频率、相对中位数、平行检验、信仰置信区间和显著性水平参数,这里我们全部勾选,实际操作中大家根据需要进行选择即可。
自然响应频率指定没有刺激条件的响应,选择无,即不计算自然响应频率。
标准栏是最大迭代数、步长和最优性容差的设置,保持默认。
3.查看结果
完成设置后点击确认,可在日志窗口中查看分析结果。
结果内包含多个数据表格,SPSS依据用户的选择提供了一系列的分析结果,帮助用户完成数据处理。例如从下图这个参数估计值表格中,我们可以得到计量和药品种类的回归方程。
表格的“估算”一列提供的就是回归方程的参数值,对第三类药品来说,它和剂量之间的回归方程就是:p=3.548x剂量-6.416。表中示意显著性参数都十分小,远小于0.05,说明本回归分析的适用性较高。
三、小结
以上就是IBM SPSS Statistics中概率回归分析的使用方法了,本文中使用的案例较为简单,但基本操作思路是通用的,希望可以对大家有所帮助!