楼主: c沉浮
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[问答] 逻辑斯特回归分析之前怎么对变量进行标准化? [推广有奖]

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是这样的,控制了一些变量后,我要探讨的是自变量A(如绩效)与因变量B的关系,用的是逻辑斯特回归。然后我还想对a1、a2、a3(如中央ZF绩效、省ZF绩效、县ZF绩效等)这几个不同的自变量对因变量B的影响程度进行比较,但是比较之前要对变量进行标准化,请问各位大侠spss怎么操作?是应该先对所有的自变量因变量和控制变量进行标准化吗?烦请大侠们指教,不胜感激!
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关键词:回归分析 标准化 请问各位大侠 ZF绩效 SPSS 回归分析

沙发
maturing 学生认证  发表于 2016-2-17 16:40:36 |只看作者 |坛友微信交流群
是跑出了结果之后,再看marginal effect。

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藤椅
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-2-17 16:44:35 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
c沉浮 发表于 2016-2-17 16:21
是这样的,控制了一些变量后,我要探讨的是自变量A(如绩效)与因变量B的关系,用的是逻辑斯特回归。然后我 ...
可对数据做描述性统计分析,看看数据分布趋势,是否含极端异常值。若含,可进行处理(如取对数);若不含,可直接建模。祝好运~

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板凳
c沉浮 发表于 2016-2-18 12:05:39 |只看作者 |坛友微信交流群
xddlovejiao1314 发表于 2016-2-17 16:44
可对数据做描述性统计分析,看看数据分布趋势,是否含极端异常值。若含,可进行处理(如取对数);若不含 ...
可能我表达得有点问题。我的问题是:控制变量和因变量都是一样的,但是自变量不同,由此形成a1+因变量+控制变量、a2+因变量+控制变量、a3+因变量+控制变量组成的三个模型,我要做的是比较a1、a2和a3对因变量影响程度的比较,所以要先对变量进行标准化。但是我不知道spss中逻辑斯特回归之前怎么对变量进行标准化。

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报纸
xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-2-18 14:03:56 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
c沉浮 发表于 2016-2-18 12:05
可能我表达得有点问题。我的问题是:控制变量和因变量都是一样的,但是自变量不同,由此形成a1+因变量+控 ...
为何不把要比较的这几个变量放一个模型里,然后比较标准化回归系数大小呢?如果要事先对变量进行标准化,在描述性统计分析里面勾选相应对话框即可。具体可百度spss数据标准化操作,看具体截图。祝好运~

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地板
c沉浮 发表于 2016-2-18 16:05:26 |只看作者 |坛友微信交流群
xddlovejiao1314 发表于 2016-2-18 14:03
为何不把要比较的这几个变量放一个模型里,然后比较标准化回归系数大小呢?如果要事先对变量进行标准化, ...
把这几个变量放一起结果貌似不太理想,所以才想分开来回归看看。谢谢!

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哇哈哈797 发表于 2016-9-16 10:18:01 |只看作者 |坛友微信交流群
xddlovejiao1314 发表于 2016-2-18 14:03
为何不把要比较的这几个变量放一个模型里,然后比较标准化回归系数大小呢?如果要事先对变量进行标准化, ...
您好,二元logistic回归分析结果中有标准化回归系数这一结果吗?请教,具体怎么求的标准化回归系数?

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-9-16 12:05:02 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群
哇哈哈797 发表于 2016-9-16 10:18
您好,二元logistic回归分析结果中有标准化回归系数这一结果吗?请教,具体怎么求的标准化回归系数?
logit模型是概率模型,非线性的。所以一般都没怎么关注回归系数(更别谈标准化后的回归系数了)。一般解释时看系数的方向和or值。

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哇哈哈797 发表于 2016-9-17 10:33:05 |只看作者 |坛友微信交流群
xddlovejiao1314 发表于 2016-9-16 12:05
logit模型是概率模型,非线性的。所以一般都没怎么关注回归系数(更别谈标准化后的回归系数了)。一般解释 ...
那如何比较同一logistic回归模型中不同自变量对因变量的影响程度大小呢?直接比较OR值合理吗?非常感谢您的耐心解答,正在学习中,一直有这个疑问

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xddlovejiao1314 学生认证  发表于 2016-9-17 16:39:50 |只看作者 |坛友微信交流群
哇哈哈797 发表于 2016-9-17 10:33
那如何比较同一logistic回归模型中不同自变量对因变量的影响程度大小呢?直接比较OR值合理吗?非常感谢您 ...
可以比较边际效应或分别加入两个变量进模型看R^2怎么变。祝好运~

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