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标题: SPSS二项SPSS中Logistic回归Hosmer-Lemeshow 检验及模型效果评价 [打印本页]

作者: Sunny87421 时间: 2018-5-18 03:09
标题: SPSS二项SPSS中Logistic回归Hosmer-Lemeshow 检验及模型效果评价
陈老师您好！
我现在计算出了某个省渗漏聚集区和非聚集区。通过正态分布分析发现数据不符合正态分布，转换后也不行，于是决定采用二分类Logistic回归进行分析。

因变量上将聚集区块表示为0，非聚集区块表示为1。选取多个社会经济指标，想分析社会经济指标是否对渗漏聚集和非聚集有影响，及其影响程度有多少。

根据您网站上的帖子，具体分析过程如下：

1. 自变量正态K-S检验。发现所有自变量都不是正态分布的

2. 自变量非参数检验，采用Kruskal-Wallis H检验，剔除P＞0.05的指标

3. 相关性检验。由于自变量都不是正态的，采用spearman相关性分析，两两对比。对相关性＞0.75的指标，保留其中一个

4. 二项Logistic回归。选择向后Wald，剔除结果中P＞0.05的指标

5. 再次做二项Logistic回归。此处有两个问题：

A. Hosmer-Lemeshow 检验不通过。

霍斯默-莱梅肖检验
步骤       卡方       自由度       显著性
1       59.292       8       .000
4       67.900       8       .000

这是说明模型拟合效果很不好吗？我该怎么办呢？

B. 拟合效果如何评价？
块0的结果：
分类表a,b
      实测             预测
                     Group             正确百分比
                     0       1
步骤 0       Group       0       0       4857       .0
            1       0       5155       100.0
      总体百分比                               51.5

块1的结果：
分类表a
      实测             预测
                     Group             正确百分比
                     0       1
步骤 1       Group       0       2259       2598       46.5
            1       617       4538       88.0
      总体百分比                               67.9
步骤 4       Group       0       2284       2573       47.0
            1       650       4505       87.4
      总体百分比                               67.8
a 分界值为 .500

但块1的Hosmer-Lemeshow 显著性为0.

请问如何评价二项Logistic拟合结果好不好呢？对于我这种情况，我该如何改进呢？

作者: 陈老师 时间: 2018-5-18 10:48
①首先，相关性分析处有问题，连续数值型变量应采用Pearson相关性分析，不论变量是否符合正态分布；[display]
②其次，二元logistic回归一般直接选择或逐步回归就行，后退法对于样本量（n＞100）和变量个数（m＜10）都有要求；
③霍斯默-莱梅肖检验的结果提示你构建的模型不能很好的拟合观察数据，可以尝试检查所收集的样本是否全面、可信以及变量的选择是否得当。

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