Logistic回归中指标筛选的问题，谢谢大家解答！

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已经折腾了好几天了……先说说我的操作过程：在SPSS中用Logistic回归对配对样本进行研究，一共有50个样本，准备从近40个备选指标中选出一部分作为自变量。先用每个变量进行回归，选出了一部分显著的变量，但将这些变量全部纳入模型后很多变量都不显著了，然后进行了spearman相关性检验，发现不少变量间有很强的相关性，可能存在多重共线性，然后将部分指标剔除，再进行spearman相关性检验，已经没有指标相关了，但将剩余变量纳入模型后出现警告，海森矩阵中出现意外的奇点，说明有些变量需要被剔除或合并，试着将某些变量剔除后成功地出现了结果，但剩余的变量大部分又不显著了，且其系数估计值的标准差比较大，导致Exp(B)的置信区间很大，回归结果极不理想。这是怎么回事啊？接下来该怎么办？是变量本身就有问题还是我的方法有问题？好纠结，已经想不出还有什么办法了……感谢大家的解答！（由于配对样本用的是多项Logistic回归，所以没有逐步选择法这个选项可用）

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist

雨中烈火 发表于 2017-10-18 00:39
已经折腾了好几天了……先说说我的操作过程：在SPSS中用Logistic回归对配对样本进行研究，一共有50个样本， ...

有些数据异常值已经用均值替代了，但效果还是不理想。因为自变量大多不服从正态分布，所以没有用pearson相关性检验。

你这是纯手工版的逐步回归操作呀，为何不做个主成分回归

317792209 发表于 2017-10-18 13:35
你这是纯手工版的逐步回归操作呀，为何不做个主成分回归

谢谢您的回答，为了消除多重共线性，曾经做过主成分分析，然后用主成分作为自变量进行回归，但由于做的是配对样本的Logistic回归，所以因变量只有一个值，最后出不来结果……我试着把因变量（全是1）的一部分改成0，又做了一次回归，发现结果“正常”了一点儿……但这已经不符合实际了……