簡單解釋二元羅吉斯迴歸~1
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Jan19Mon201509:06
簡單解釋二元羅吉斯迴歸~1
一篇研究在經過多種量化分析的統計方法後,經常以找尋預測因子或影響因子作為Ending,所使用的統計方法即是大家常看到的迴歸分析,一般所指的迴歸分析若沒有特別強調,通常都是線性迴歸(LinearRegression),而且是多個自變項所組成的多元線性迴歸(MultipleLinearRegression),不過根據我的經驗,多數客戶學線性迴歸並沒有太大的問題,就算拿書自學也都能輕易上手;而這篇所要介紹的是從統計方法聽起來就比較難的二元羅吉斯迴歸。
二元羅吉斯迴歸與線性迴歸的差別,僅在於依變項/Outcome尺度的不同,當依變項為二類的類別變項(通常Coding1&0)時,會採用二元羅吉斯迴歸進行分析;而當依變項為連續尺度的變項時,則是使用線性迴歸。
(當依變項的水準為三類以上,則採用多項式羅吉斯迴歸)。
(我也想要上統計課程)
在這篇文章中,僅教導各位如何看懂報表及學會如何解釋,SPSS操做的部分以後有機會再分享,或可參考之前一篇「SAS簡易教學~二元羅吉斯迴歸分析」。
以下的例子為虛擬的案例,依變項是受訪者「有無受到運動傷害」(有=1、無=0),自變項則有「性別」、「運動前有無暖身」、「年齡」、「運動年數」,本例僅選擇自變項有達顯著水準的部分來做介紹,實際上,自變項未達顯著的話您也不會有太多解釋,這代表該自變項並不會影響/預測依變項。
二元羅吉斯迴歸結果的解釋並不困難,只要拆成兩個步驟來解釋,最後再合在一起即可。
首先,是自變項的部分,無論是在跑線性迴歸、羅吉斯迴歸、廣義估計方程(GEE)、階層線性模式(HLM)、一般線性模式(GLM),自變項只分連續與類別兩種解釋。
(1)連續變項比較簡單,即數字越大越會怎麼樣(後者的怎麼樣是要配合依變項的結果,所以到時與依變項結果搭配即完成敘述),因此以下表為例,年齡與運動年數都是連續變項,所以解釋即為年齡越大越怎樣、運動年數越久越怎樣;(2)而當自變項為類別變項時,大家可能聽過必須做虛擬編碼(DummyCode),沒聽過也沒關係,只要記得此時類別變項裡會指定某一類為參照組(又稱被比較組,可由研究者自行決定),參照組一旦決定,所有的類別都會被解釋成與參照組做比較,因此以下表為例,性別與運動前暖身為類別變項,我也已經指定性別部分以女性為參照組,運動前暖身以無暖身為參照組,所以解釋即為男性相較女性還要怎麼樣、有暖身相較沒暖身還要怎麼樣。
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