呈上篇對於二元羅吉斯結果做簡單的介紹之後,本篇將針對SPSS操作進行教學,先以下表介紹範例資料的變項

 

W1

 

為了操作的多元性,筆者特地針對性別與BMI,分別設計參照組Code為最小值與最大值,以介紹操作設定的不同處另外,有些研究者為了結果解釋的易讀性,在已知期望結果的情形下,去設定風險低的組別為參照組,使結果的更容易解釋,以X3暖身運動為例,我們預期結果無暖身運動比較有可能有運動傷害,有暖身運動的比較不會有,亦指風險比較低,因此可設定有暖身運動為參照組

 

操作:

1)點選「分析」「迴歸」「二元Logistic」。

2)將Outcome「運動傷害」放到右邊的依變數。(我想要上統計課)

3)將自變項「性別」BMI「暖身運動」「年齡」「每次運動時間」放到右邊的共變數。

 

 

W2

 

 

4)點選「類別」這是因為我們的自變項中有3個類別變項性別BMI暖身運動,必須去個別設定參照類別。

5)將「性別」BMI「暖身運動」放入右邊的類別共變量SPSS預設最後一個也就是最大值)作為參照類別,若對照本篇開頭時我們所設定的參照類別,僅「性別」不符合性別想用最小值1:男生作為參照組),因此必須調整設定

 

 

W3

 

6)先選擇「性別」。

7)將「最後一個」點選換到「第一個」。

8)按下「變更」,此時「性別(指標)」會變成「性別(指標(第一個))」,再按下繼續。

 

W4  

 

延伸閱讀

 

二元羅吉斯迴歸(Binary Logistic Regression)之Gpower應用-計算sample size或power~上

 

二元羅吉斯迴歸(Binary Logistic Regression)之Gpower應用-計算sample size或power~下

 

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