* 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)).