Spss数据分析之无序多分类logistic回归

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在进行数据分析时,当因变量为多分类变量,尤其是无序多分类变量时,应使用无序多分类logistic回归。无序多分类logistic回归适用于分析像保险类型、颜色偏好等无序分类数据的影响因素。通过无序多分类logistic回归,可以研究不同分类变量如何影响因变量,进而理解不同类别间的差异。

举例说明,假设研究对象的因变量是参加的保险类型,分为三类:“A保险”、“B保险”、“C保险”。自变量包括性别(1=男,2=女)、年龄(1=18岁及以下,2=19-25岁,3=26岁及以上)、家庭月收入(1=5000元及以下,2=5001元-10000元,3=10001元及以上)、对保险的了解程度、保险的重要程度和自身需求程度。首先,筛选自变量,通过单因素方差分析和卡方检验确定与因变量有显著关系的变量。单因素方差分析用于连续变量,以检验不同保险类型下,了解程度、重要程度和需求程度是否存在显著差异。卡方检验用于分类变量,检验性别、年龄和收入对保险类型选择的影响。结果表明,年龄、家庭月收入、保险重要程度和自身需求程度与保险类型选择显著相关,性别则与保险类型选择无关。

接着,进行共线性诊断,确保自变量间不存在严重的多重共线性。利用线性回归方法,检查年龄、家庭月收入、保险重要程度和自身需求程度的VIF值,确认自变量间关系合适。

最后,进行无序多分类logistic回归分析,将显著的自变量放入模型中,因变量为保险类型。通过分析,可以得到不同年龄、收入水平、保险重要程度和需求程度对保险类型选择的影响。例如,年龄、家庭月收入和保险重要程度与保险类型选择显著相关,年龄较低、收入较低、保险重要性较高的人更可能选择“B保险”。同样,保险需求程度也影响保险类型选择,需求较高的人倾向于选择“C保险”。通过无序多分类logistic回归,可以全面了解影响因素,为保险产品设计和市场策略提供依据。

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