单因素logistic回归分析的步骤
二元logistics回归方法选什么？
二元logistics回归方法选什么？
二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍： Logistic 回归：变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。 ? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。 ? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。 ? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。 ? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。 ? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。 输出中的显著性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显著性值通常无效。 所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。
二元logistics回归分析的使用条件？
变量之中至少有一个是不连续的变量，而且变量之间具有一定的关联性。
单因素logistic和多因素logistic分析？
单因素分析主要用于初步判断哪些因素对随访结局有影响，一次统计只分析一个变量，他的结果往往不是很可靠，特别是存在混杂因素时，而多因素分析则常常是在单因素分析的基础之上，对所有可能的影响因素进行一次性的分析，他能校正各种混杂因素的影响，结果往往更加可信。至于是有没有必要先进行单因素分析再进行多因素分析，各有各的说法，一般是看情况而定；SPSS选项里面有个预测的概率，一般是以0.50为判定标准的。其它的就和普通的ROC曲线计算一致。