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一、平行性检验的概念
平行性检验是有序Logistic回归分析的前提条件,也称为比例优势假设检验。它检验的是:不同分割点(即因变量Y的不同类别)的回归方程中,各自变量的回归系数是否相同。
在SPSSAU(在线SPSS)中,平行性检验结果会显示在输出表格中:
判断标准:
-当p值0.05时,接受原假设,说明模型满足平行性检验
-当p值≤0.05时,拒绝原假设,说明模型不满足平行性检验
二、不满足平行性检验的解决方案
当在SPSSAU(网页SPSS)中发现有序Logistic回归不满足平行性检验时,可以采取以下解决方案:
1.改用多分类Logit回归
这是SPSSAU官方推荐的首选方案。在SPSSAU操作路径为:
【进阶方法】→【多分类Logit】
2.调整连接函数
SPSSAU默认使用Logit连接函数,可以尝试其他连接函数:
-Probit:当因变量接近正态分布时使用
-补充log-log:当因变量高水平选项出现概率高且选项较多时使用
3.合并因变量类别
对因变量Y的各组别进行合并处理,然后重新进行分析。例如:
-将不幸福、比较幸福、十分幸福合并为不幸福/幸福两类
-合并后再进行多分类Logit回归分析
4.筛选自变量
如果自变量X过多(如超过10个),建议:
对定类X与Y进行卡方分析
2.对定量X与Y进行方差分析
3.只将有显著差异关系的X放入模型
5.检查数据质量
检查样本量是否过少(建议样本量至少是自变量数的10-15倍)
检查变量间是否存在完全相关关系(相关系数为1或0)
检查因变量类别分布是否过于不均衡
三、实际应用建议
研究目的优先:多数实证研究关注影响关系而非预测准确率,平行性检验不满足时改用多分类Logit回归通常不会影响核心结论。
专业判断:根据研究领域专业知识判断是否真的需要保持有序性,有时将有序变量当作连续变量使用线性回归也是可行选择。
如需更详细的操作指导,可参考\hSPSSAU有序Logit回归帮助文档。
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