首页 > 其他分享 >多分类logit回归案例分析

多分类logit回归案例分析

时间:2022-09-27 15:23:12浏览次数:51  
标签:logit 分析 年份 幸福 回归 案例 模型

在研究X对Y的影响时,因变量Y有时是分类变量,这时如果还想分析影响关系可以使用logit回归,常见的logit回归包括,二元logit回归(二项logit回归)、多分类logit回归以及有序logit回归。三者的区别如下: 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 此案例使用多分类logit回归研究幸福感情况。 一、案例背景 某研究者分别于1985年、1995年、2005年调查了已婚及未婚的30岁左右成年人的幸福感情况,部分数据如下,有时“幸福感”也会看成是有序变量,如果看成有序变量,该案例可以进行“有序logit”,该案例将“幸福感”看成多分类变量。所以用多分类logit分析。 该研究以“幸福感”为因变量,“婚姻状况”和“年份”为自变量建立模型,观察模型影响因素 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 二、分析前处理 对于自变量,该案例认为“婚姻状况”、“年份”为定类变量所以将二者进行哑变量处理。 补充说明: 多分类logit因变量为类别数据,研究X对Y的影响时,如果为类别数据,那么不能说越如何越如何,这就是类别数据的特点,一定是相对某某而言。这就导致了多分类logistic回归分析时,文字分析的难度加大,如果说因变量Y的类别个数很多,比如为10个,此时建议时对类别进行组合下,尽量少的减少类别数量,便于后续进行分析。此步骤可通过SPSSAU数据处理模块的数据编码功能完成。该案例的类别只有三个所以不进行处理。 三、结果分析 结果将从四个方面进行说明,其中包括“基本汇总”、“模型似然比检验”、“模型公式及影响关系”以及“模型预测效果分析”。

  1. 基本汇总
分析结果来源于SPSSAU 从上表可以看出共有5375个样本参与分析,其中比较幸福的成年人占比较大,占总分析人数的56.19%,不太幸福的成年人占比最少,占总分析人数的11.29%,接下来对模型似然比检验进行查看。
  1. 模型似然比检验
添加图片注释,不超过 140 字(可选) 首先对p值进行分析,如果该值小于0.05,则说明模型有效;反之则说明模型无效,从上表可以看出p值小于0.05,说明拒绝原定假设,即说明本次构建模型时,放入的自变量具有有效性,本次模型构建有意义。接下来构建模型以及分析影响因素。
  1. 模型公式及影响关系
添加图片注释,不超过 140 字(可选) 该案例的参考项是“不太幸福”,并且因为对自变量婚姻情况和年份进行哑变量处理,所以放入的自变量分别为‘婚姻状况_未婚’‘年份_1995年’以及‘年份_2005年’。有上表可以得到模型公式。 说明如下: ln(十分幸福/不太幸福)=0.087 + 1.737*婚姻状况_未婚-0.110*年份_1995.0 + 0.115*年份_2005.0 ln(比较幸福/不太幸福)=1.375 + 0.796*婚姻状况_未婚-0.382*年份_1995.0-0.134*年份_2005.0 影响关系具体分析如下: (1)“十分幸福”和“不太幸福”进行比较 相对于不太幸福来讲,在十分幸福的前提之下,婚姻情况为未婚的回归系数为正并且p值<0.05,未婚会对幸福感产生显著的正向影响关系。也就是相对于“幸福感”来讲,未婚成年人比已婚成年人会幸福。 (2)“比较幸福”和“不太幸福”进行比较 相对于不太幸福来讲,在比较幸福的前提之下,婚姻情况为未婚的回归系数为正并且p值<0.05,所以未婚会对幸福感产生显著的正向影响关系。也就是相对于“幸福感”来讲,未婚成年人比已婚成年人比较幸福。并且分析项1995年的p值<0.05并且回归系数为-0.382<0,所以相对于1985年调查的成年人不太幸福。
  1. 模型预测效果分析
添加图片注释,不超过 140 字(可选) 通过模型预测准确率去判断模型拟合质量,从上表可知:研究模型的整体预测准确率为56.19 %,模型拟合情况一般。该案例分析模型预测不是重点,如正常分析可以忽略。 四、总结 案例利用多分类logit回归分析方法,以“幸福感”为因变量,“婚姻状况”和“年份”为自变量建立模型,观察模型影响因素。在分析前对自变量进行处理以及对结果进行分析,其中包括基本汇总、模型似然比检验、模型公式及影响关系以及模型预测效果分析,该案例分析模型预测不是重点,如正常分析可以忽略。最后发现就是相对于“幸福感”来讲,未婚成年人比已婚成年人会幸福。1985年调查成年人比1995年调查的成年人更幸福。

标签:logit,分析,年份,幸福,回归,案例,模型
From: https://www.cnblogs.com/spssau/p/16734675.html

相关文章

  • 有序logit回归案例分析
    我们经常会遇到因变量有多个取值而且有大小顺序的情况,如幸福感,开心程度等,这时,一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系,需要用其他的回归分析方法来进行拟合模......
  • 企业安全防护管理提案范文案例
    提案书提案目的本公司以“生产必须安全,安全为生产”为方针,全方位实施安全管理。为了加强本公司的安全防范工作,保护员工人身安全和公司财产,保障各项工作顺利进行,特引进本......
  • 员工训练企划书写作格式及范文案例
    员工训练企划书写作格式及范文案例◆写作要领员工培训企划书包括员工训练的意义、训练目标、训练时间、练方式、课程设计、授课老师、场所、经费来源、训练成果评估等企......
  • 案例分享 生产环境逐步迁移至k8s集群 - pod注册到consul
    #案例分享生产环境逐步迁移至k8s集群-pod注册到consul#项目背景多套业务系统,所有节点注册到consul集群,方便统一管理使用consul的dns功能,所有节点hostname能pin......
  • javascrip的随机应用 ,和练习案例
    //Math.random()//Math.random()返回0(包括)至1(不包括)之间的随机数:varzxc=Math.random()console.log(zxc);//Math......
  • 实用案例:用户登录和注册
    实现用户登录和用户注册,并通过MyBatics数据库判断输入的内容是否正确步骤:准备工作:1、根据已经学过的数据库命令创建一个新表,并进行添加、查询等操作;2、创建一个关于per......
  • 注解-案例-简单的测试框架
    注解-案例-简单的测试框架Check注解  Calculator计算器类  TestCheck测试类我们可以明显的看到div方法也就是除法写错了,所以输出的时候,就不会输出,运行完程序......
  • threejs第一个案例
    1<!DOCTYPEhtml>2<html>3<head>4<metacharset="utf-8">5<title>threejs初体验</title>6<scriptsrc="three.min.js"></......
  • R语言、02 案例2-1 Pelican商店、《商务与经济统计》案例题
    编程教材《R语言实战·第2版》RobertI.Kabacoff课程教材《商务与经济统计·原书第13版》(安德森)P48、案例2-1Pelican商店PSC:\Users\小能喵喵喵\Desktop......
  • MyBatis——案例——查询-多条件查询-动态条件查询(关键字 if where)
    动态条件查询  SQL语句会随着用户的输入或外部条件的变化而变化,我们称为动态SQL   MyBatis对动态SQL有很强大的支撑:  if  choose(when,otherwise)  tri......