[程式] SPSS logistic回歸模式問題

看板Statistics作者 (^^)時間10年前 (2015/06/02 20:18), 10年前編輯推噓1(104)
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[軟體程式類別]:SPSS [程式問題]: multivariate logistic regression [軟體熟悉度]: 新手(不到1個月) [問題敘述]: 我是SPSS的超級新手,在圖書館裏面翻了很久也查了很多網路上的資料,也爬過文, 但還是無法解決問題, 懇求熱心的大家幫忙解惑, 或者推薦我相關書籍自行研究,萬分感謝!!! 在做multivariate logistic regression的時候, 我感興趣的IV,有時候會得到與univariate regression完全相反的結果 例如 我想要看 胖的人(類別變項, IV) 是否比較容易有 肝功能異常(類別變項, DV) 單變項回歸的時候: 肥胖, 年齡, 性別, 血壓, 血糖值 這些IV的odds ratio都顯著大於1 多變項回歸的時候: 肥胖(類別) + 年齡 + 高血壓有無 (類別) 放入模型  --> 肥胖的 OR 1.2 肥胖(類別) + 年齡 + 血壓 (連續) --> 肥胖的 OR 0.7 肥胖(類別) + 年齡 + 血壓 (連續) + 高血糖(類別) --> 肥胖的 OR 0.9 ps. 這些模型都有符合Omnibus <0.05, hosmer and lemeshow test >0.05 類別變項我都有使用Dummy variable 受檢者超過一萬人,可以排除樣本數過少的問題 疑問: (1) 光是把 "血壓(連續變項)" 改成 "高血壓有無(類別變項)", 就得到完全相反的結果(肥胖的OR <1 變成 OR >1)...不知道是怎麼一回事 ?? 要怎麼判斷哪個模型才是真正適合的呢? (查不到如何用SPSS判斷哪個模型比較好,不知道是不是SPSS沒有內建這個功能??) (2) 如果在單變項分析時 OR >1,在多變項分析的時候OR卻<1, 以下的解讀是否正確: 雖然在單變項分析的時候,看出肥胖者的風險比較高 但在校正其他變項的影響之後,肥胖反而可以降低風險 (感覺怪怪的) (3) 看了很多網路上的資料,猜測可能是IV之間共線性所導致的問題 肥胖和血壓(連續)的相關係數約0.3, 肥胖和高血壓有無(類別)的相關係數約2.6 只查的到用SAS來算Tolerance/VIF的方法,不知道SPSS有沒有辦法診斷共線性? (4) 我就是特別想要看肥胖和血壓這兩個IV對DV的影響,不希望刪除其中一個 而且看到很多醫學論文都會把一堆高度相關的IV一起放進 multivariate logistic regression model中, 這樣不是會造成模式的共線性問題嗎?? (百思不得其解) 實在太多疑問,再次感謝大家 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.192.61.104 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1433247535.A.1EE.html ※ 編輯: Cleria (123.192.61.104), 06/02/2015 21:26:54

06/02 21:55, , 1F
你在spss跑一般線性迴歸就可以診斷共線性。
06/02 21:55, 1F
感謝!! ~不好意思想再請教一下,有爬過您的文,您之前也有在推文提過可以用線性回歸 做簡單的估計 但是意思是指,直接把我的DV和IV丟進線性回歸模型裡面去估算,不用管他們是連續或類 別變項嗎? 因為我照這樣跑出來的結果VIF都只有1點多 不確定是真的沒有共線性問題,還是我誤解了這邊的做法

06/02 22:02, , 2F
檢查共線性。另外,multivariate是別的意思,明顯用錯字
06/02 22:02, 2F

06/02 22:04, , 3F
那些不好好做模型診斷的paper不表示它是對的。
06/02 22:04, 3F

06/02 22:15, , 4F
題外話:肥胖只是二類別好像有點太簡單了。沒有連續資料
06/02 22:15, 4F

06/02 22:16, , 5F
可以分析嗎(像BMI之類的)。
06/02 22:16, 5F
我的"肥胖"的確是使用BMI來判定, BMI已經有大家公認的切點,所以想要分成肥胖與非肥胖兩組來比較 另外也是因為看到很多醫學期刊的做法是這樣的: 如果DV是類別變項,就把IV也都轉換成類別變項來跑logistic regression 只是很直覺的想法,倒是沒有想到這樣會把連續變項降階使用 orz 我會再試試看用連續變項來分析~謝謝您的熱心提醒!! ※ 編輯: Cleria (42.72.245.21), 06/03/2015 01:29:40
文章代碼(AID): #1LRPyl7k (Statistics)