* Тема: Проверка значимости регрессоров в логистической регрессии (score-test). * Ключевые слова: логистическая регрессия, проверка индивидуальных предикторов, отношение правдоподобия, scores-тест, множители Лагранжа, условный, точный, исключение, переменная, Вальд, Wald. * Опубликован: SPSSX-L 23.12.2002, перевод: 02.11.2008. * Автор: Marta Garcia-Granero. * Перевод: А. Балабанов. * Размещение: http://www.spsstools.ru/Syntax/TestingIndividualRegressorsInLogisticRegression.txt (.sps). * Проверено: SPSS 13.0. * (Вопрос) В недавно вышедшем учебнике Тома Райана (Tom Ryan. Modern Regression Methods, 1997) проверка Вальда (Wald's test) для индивидуальных предикторов в логистической регрессии называется "неудачной". Взамен автор предлагает 3 других проверки: - на основе отношения правдоподобия; - scores-тест (на основе множителей Лагранжа); - точный условный scores-тест. * Очевидно, SPSS 11.5 предлагает только проверку Вальда. Кто-нибудь может подсказать что-то по вычислению в SPSS других проверок?. *(Ответ) Размещён в SPSSX-L 23.12.2002. Автор: Marta Garcia-Granero. * Чтобы получить уровни значимости для индивидуальных предикторов (для проверки на основе отношения правдоподобия, либо для точного условного scores-теста), попробуйте следующий приём:. LOGISTIC REGRESSION VAR="ваша зависимая переменная" /METHOD=BSTEP(LR) "ваши независимые переменные" или /METHOD=BSTEP(COND) "ваши независимые переменные" ... (прочие опции процедуры) ... /CRITERIA PIN(1) POUT(1). * Как видите, вы выбираете метод последовательного исключения независимых переменных из модели (на основе их значимости), но установкой опций PIN и POUT в 1 фактически ничего из модели не удаляете. Это просто способ заставить SPSS вывести дополнительную таблицу с результатами проверок для индивидуальных предикторов на основе отношения правдоподобия (BSTEP(LR)), или для точного условного scores-теста (BSTEP(COND)).