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。
