Utilizați funcția „Plots” pentru a reprezenta grafic regresia logistică în SPSS.
Porniți SPSS. Selectați „Deschideți o sursă de date existentă” din fereastra de bun venit care apare. Faceți dublu clic pe „Mai multe fișiere”, apoi navigați la fișierul dvs. de date. Faceți dublu clic pe fișier pentru a-l deschide în SPSS.
Faceți clic pe „Analizați”, apoi pe „Regresie” și apoi selectați „Logistică binară”. Va apărea fereastra „Regresie logistică”.
Faceți clic pe variabila dependentă din lista din dreapta -- adică variabila pe care încercați să o preziceți. Apoi, faceți clic pe săgeata de lângă caseta „Dependent”. Apoi, selectați variabilele de predictor, folosind butonul „Ctrl” dacă trebuie să faceți clic pe mai multe și faceți clic pe săgeata de lângă caseta „Covariate”. Rețineți că variabilele dvs. categoriale primesc automat o etichetă „(pisică)” lângă ele. Dacă doriți să includeți interacțiunea dintre oricare dintre variabilele dvs. în analiză, faceți clic pe fiecare o dată pe lista principală din stânga, apoi faceți clic pe butonul „>a*b>” de lângă caseta „Covariate”.
Selectați „Înainte: LR” din meniul derulant „Metodă”. Acest lucru oferă rezultatele pentru fiecare dintre predictorii dumneavoastră separat, permițându-vă să vedeți cât de mult contribuie fiecare la modelul general, precum și puterea de predicție a tuturor variabilelor împreună.
Faceți clic pe „Opțiuni”. Din antetul „Statistici și diagrame”, selectați „Parcele de clasificare”. După ce faceți acest lucru, SPSS returnează un grafic al regresiei dvs. logistice. Alte statistici utile din acest meniu sunt „Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit” și „Istoricul iterațiilor”. Rezultatele acestor două teste vă oferă informații despre cât de precis este modelul. Faceți clic pe „Continuați” când ați terminat.
Faceți clic pe „OK”. Așteptați puțin să apară rezultatele. Regresia logistică este o procedură destul de intensivă în calculator și, cu seturi de date mari, aceasta poate dura ceva timp. Când apare ecranul de ieșire, derulați în jos pentru a vedea graficul.
