分层回归(分层回归分析使用条件)

1-逻辑回归包括分层回归吗

不属于。逻辑回归属于概率型的非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。分层回归的理解其实是对两个或多个回归模型进行比较。分组数据的逻辑回归模型也可以称为分层逻辑回归。

分层回归不是逻辑回归。分层回归和逻辑回归的区别：目标变量类型 分层回归：主要用于预测和解释连续型因变量（如数值型变量）与一个或多个自变量之间的关系。

实际上，“分类”是应用逻辑回归的目的和结果，但中间过程依旧是“回归”。为什么这么说？因为通过逻辑回归模型，我们得到的计算结果是0-1之间的连续数字，可以把它称为“可能性”（概率）。

有序多分类逻辑回归：因变量是有序的多类别变量，如疾病严重程度(轻度=1，中度=2，重度= 3)；自变量可以是分类变量，也可以是连续变量。

逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。

2-什么是分层逐步多元回归分析?

所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。

分层逐步多元回归分析，是指分层回归，每一层都用逐步回归的方法。

逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。回归分析是用于研究多个变量之间相互依赖的关系，而逐步回归分析往往用于建立最优或合适的回归模型，从而更加深入地研究变量之间的依赖关系。

3-多元阶层回归分析在spss中怎么做?

1、选择spssau的分层回归。放入分析项，其他指标项均自动生成不用设置。同时生成标准表格结果及智能文字分析，不会统计学也可以看懂。

2、）准备分析数据 在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。

3、打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

4、spss使用多元逐步回归分析的方法过程：在spss里variable view里，输入5个变量名称，可用中文。

5、一个因变量 如果要进行线性回归，无论是一元还是多元，第一步首先应该先画下散点图，看是否有线性趋势，如果有线性趋势了，再使用线性回归。这个是前提，现在很多人都忽略这一点 直接使用的。

6、单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开如图2-2所示的线性回归过程窗口。