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1、步驟

1、選擇相關(guān)變量作為因變量（分類(lèi)變量）、因子（即自變量，分類(lèi)變量或定量變量都可以）、協(xié)變量（只能是定量變量）。在因變量“參考類(lèi)別”中，勾選最后類(lèi)別，表示因變量中選最后一個(gè)類(lèi)別作為基線，此處數(shù)據(jù)中的因變量有3個(gè)變量，1、2、3，所以選擇3作為基線。

2、“模型”中選擇“主效應(yīng)”，系統(tǒng)默認(rèn)的，對(duì)于“全因子”（不僅主效應(yīng)，還有所有因素不同水平組合的交互效應(yīng)也在考慮之中）、“設(shè)定/步進(jìn)式，即自定義”，最后勾選“在模型中包含截距”。

3、“統(tǒng)計(jì)量”單元格可能性：計(jì)算單元格的實(shí)際頻數(shù)，理論頻數(shù)及其殘差，特定組合情況下具有因變量某一類(lèi)別傾向的概率估計(jì)。分類(lèi)表：判別分類(lèi)表。擬合度：只用于當(dāng)自變量各水平組合中均有較多觀察單位時(shí)，一種為Pearson卡方檢驗(yàn)、另一種Deviance卡方檢驗(yàn)，若是大樣本，兩種檢驗(yàn)很是相近。定義子總體：此處選用不同的方法，在“單元格可能性”中的輸出和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果是不同的。不同的子集，飽和模型是不同的，這樣會(huì)影響到似然比的改變量。

4、“條件”最大步驟得分：運(yùn)算過(guò)程中的最大減半步幅。對(duì)數(shù)似然性收斂性：當(dāng)似然比的變化小于所設(shè)定的值時(shí)，則收斂，系統(tǒng)默認(rèn)沒(méi)有變化時(shí)停止迭代。參數(shù)收斂性：所估計(jì)的參數(shù)的絕對(duì)或相對(duì)變化量小于所設(shè)定的值時(shí)，停止迭代。Delta：校正系數(shù)，取值在0-1之間，單元格的觀察頻數(shù)為非隨機(jī)0時(shí)，需要校正，否則默認(rèn)為0。

5、“模型擬合信息”：檢驗(yàn)整個(gè)模型，概率小于顯著性水平0.05，模型有顯著意義?！皵M合優(yōu)度”：由計(jì)算出的概率值知，兩種卡方檢驗(yàn)方法都說(shuō)明擬合效果好。“偽R方”：其意義可參考線性回歸中的R方，但是對(duì)于邏輯回歸分析，比較難得到一個(gè)易解釋和計(jì)算的指標(biāo)。“似然比檢驗(yàn)”：由計(jì)算出的概率都是0，小于顯著性水平0.05，說(shuō)明其中的變量對(duì)于因變量有顯著的影響意義。

6、“參數(shù)估計(jì)”：前面步驟中的第一步已經(jīng)講到，以最后類(lèi)別做參考類(lèi)別，計(jì)算出的變量概率小于顯著性水平0.05的，說(shuō)明對(duì)于因變量有顯著的影響，B列中的數(shù)是計(jì)算出的具體系數(shù)。分類(lèi)：給出預(yù)測(cè)的分類(lèi)數(shù)據(jù)情況，并與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)項(xiàng)比較，其中的正確率百分比0.38=251/（251+410），其他的計(jì)算過(guò)程也是這樣道理。

7、給出頻數(shù)、殘差、百分比的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值。結(jié)果顯示相當(dāng)于分類(lèi)匯總表的形式。如果殘差中有絕對(duì)值大于2的情況出現(xiàn)，應(yīng)該考慮是否有別的因素影響模型正確擬合。

本文到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。

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