-
回答了问题2021-11-10 00:16:14OR的解释两种都可以。连续变量的OR解释是自变量每增加一个单位,OR的变化。你的例子,比如说是对年龄来说,age每增加一岁,OR的是减少0.3%。如果你觉得太小了,可以换算成每增加5个单位或者10个单位的OR。OR解读
-
回答了问题2021-11-09 14:18:40自变量是分组:实验组和对照组,因变量是某个指标,这个指标是分类变量?这个指标变化是在一段时间之后发生了变化?那时间也是一个自变量。这样就应该是两个自变量的回归,如果因变量是分类变量,那就是逻辑回归统计
-
回答了问题2021-11-09 14:04:58单因素回归不用分步骤。如果分了步骤,看第一步的,第0步只有常量不用管这个单因素就是一个一个的纳入然后看结果。看结果
-
回答了问题2021-11-09 14:01:26主效应是指设置好的因子和协变量与因变量之间的关系分析;全因子模型既包括主效应,也包括因子和协变量之间的交互分析;定制步进式则可以有用户自己定义分析类型. 这个链接里面是多元逻辑回归设置的详解,还不错:https://spss.mairuan无序多分类Logistic回归
-
回答了问题2021-11-09 05:15:57只要纳入最后的逻辑回归模型的连续性变量符合线性关系就行当你放入全部的变量的时候,因为变量之间的相互关系,一定会造成一些变化的。我觉得只要单变量验证了线性关系就可以了。线性关系
-
回答了问题2021-11-09 03:44:01如果这个两区一县的人口差异很大,是需要加权的。具体的方法看看这两个帖子吧:https://lotabout.me/2018/Weighted-Random-Sampling/http://www.ciidbnu.org/news/20170整群抽样的加权问题
-
回答了问题2021-11-09 03:33:25Recommendations on the minimum necessary number of time points for time-series analysis vary, however, there is consider时间序列
-
回答了问题2021-11-09 03:25:52你这个问题太大了,对应不同的实验设计,不同的因变量种类,公式都不一样的。你可以先说说你的实验设计是怎样的,或者自己看看这个链接里面的介绍:https://www.cnstat.org/samplesize/http://www.sci666样本量估计的公式
-
回答了问题2021-11-09 03:23:48可以的啊。看看这个教程能帮到你么:https://zhuanlan.zhihu.com/p/105796607spss对应分析
-
回答了问题2021-11-09 03:20:23答案是分类变量,自变量是两组,也是分类变量,因该用卡方检验统计




