怎样使用SPSS的概率回归方法分析数据

SPSS教程 2024-01-31

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

概率回归

图1：概率回归

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

数据样本

图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

变量设置

图3：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。

定义范围

图4：定义范围

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

选项设置

图5：选项设置

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

结果查看

图6：结果查看

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。

参数估计值表格

图7：参数估计值表格

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！