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今天就跟大家聊聊有關如何進行無序多分類logistic回歸分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
無序多分類logistic回歸分析，是用于研究自變量 X 與 應（因）變量 Y（分類變量）的一種多元回歸分析法。自變量X 可以為分類變量或者連續型變量，因變量Y 為無序多分類變量，即不考慮因變量之間的等級信息，例如：職業可分為醫生、教師、工程師、工人等。
某研究人員欲了解不同社區和性別之間成年居民獲取健康知識途徑是否不同，對2個社區的314名成人進行了調查。（數據來源：醫學統計學 第4版，點擊“閱讀原文”獲取數據+密碼：adgm）
變量賦值情況
社區（X1） | 社區1=0 ，社區2 = 1 |
性別（X2） | 男=0 ， 女= 1 |
獲取健康知識途徑（Y） | 傳統大眾傳介= 1 ，網絡= 2 ，社區宣傳 = 3 |
數據視圖
變量視圖
問題剖析：該案例數據類型均為分類變量，因變量Y有三個水平（傳統大眾傳介= 1，網絡= 2 ，社區宣傳= 3 ）且無序性，故采用無序多分類logistic回歸分析。
【一】加權處理，對頻數“freq”進行加權
【二】單擊 “分析” “回歸” “多項logistic（M）”
【三】彈出如下所示對話框
【四】將“變量Y” 選入“因變量”，變量“社區”（X1）”和“性別（X2）”選入“因子”中，（若為連續型變量則放入“協變量”中）
其它選項可根據具體需要選擇
①個案處理摘要
②模型擬合信息
對模型進行似然比檢驗，P<0.001 表明該模型有統計學意義。兩表的解釋意義一樣。
③參數估計值
該結果以Y變量的“社區宣傳”為參考類水平。從結果來看，以檢驗水準 α = 0.05，傳統大眾媒介與社區宣傳相比 ，社區（X1）與性別（X2）（P<0.01 ）均有統計學意義（具體解釋可參考下面）。
網絡與社區宣傳相比，只有性別（X2）（P=0.004）有統計學意義；相比于社區宣傳，男生比女生更易接受網絡獲取健康知識途徑（P=0.004 , OR=2. 213），或者可以理解為男生通過網絡獲取健康知識是女生的2. 213倍。
看完上述內容，你們對如何進行無序多分類logistic回歸分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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