【 苗C~，饵" .7. Il ，~ - 世界大学城

验 , 就 可 以 得 知 它 们 的 效 应 是 否 相 同 。9.4.2 自 变 量 的 筛 选 方 法SPSS 提 供 了 6种 筛 选 自 变 量 的 方 法 , 向 前 法 (Forward) 有 三 种 , 即 一 般 统 计 学 书 上 所 说 的 逐步 回 归 法 , 具 体 做 法 是 SPSS 根 据 所 选 用 方 法 ( 以 Conditional法 为 例 ) 中 规 定 的 标 准 (p 值 ) 对 所有 的 变 量 进 行 筛 选 , 将 P 值 最 小 的 那 个 变 量 先 纳 入 模 型 ( 当 然 要 满 足 一 定 的 条 件 , 如 p{ 直 小 于0.05) 。 然 后 再 计 算 剩 下 的 变 量 的 P 值 , 将 剩 下 变 量 中 p{ 直 满 足 条 件 且 最 小 的 那 个 纳 入 模 型 。此 时 , 先 前 纳 入 模 型 的 变 量 有 可 能 受 后 面 进 入 模 型 的 变 量 的 影 响 而 变 得 无 统 计 学 意 义 。 因 此 每当 模 型 中 纳 入 新 变 量 后 , SPSS 将 对 模 型 内 的 变 量 逐 个 筛 选 , 看 有 无 哪 一 ( 几 ) 个 可 以 剔 除 。 如 此反 复 进 行 , 直 到 模 型 外 无 新 的 变 量 可 以 纳 入 模 型 , 模 型 中 也 无 可 以 剔 除 的 变 量 , 此 时 SPSS 得 到 最终 结 果 。 三 种 向 前 法 选 入 自 变 量 时 均 采 用 Score 检 验 , 而 剔 除 自 变 量 的 标 准 不 同 。 分 别 为 :(1) Forward: Conditional, 基 于 条 件 参 数 估 计 的 向 前 逐 步 回 归 法 。 选 入 变 量 时 基 于 Score 统计 检 验 结 果 , 剔 除 变 量 基 于 条 件 参 数 估 计 似 然 比 检 验 结 果 。(2) Forward: LR , 基 于 最 大 似 然 估 计 的 向 前 逐 步 回 归 法 。 选 入 自 变 量 基 于 Score 检 验 统 计量 , 剔 除 变 量 基 于 最 大 偏 似 然 估 计 的 似 然 比 检 验 结 果 。(3) Forward: Wald , 基 于 Wald 统 计 量 的 向 前 逐 步 回 归 法 。 选 入 自 变 量 基 于 Score 检 验 统 计量 , 剔 除 变 量 基 于 Waldx2 检 验 结 果 。向 后 法 CBackward) 则 是 先 把 所 有 变 量 先 放 入 模 型 , 然 后 按 照 相 应 的 标 准 一 个 接 一 个 地 剔 除 ,对 于 被 剔 除 的 变 量 不 再 考 虑 其 是 否 可 能 被 再 引 入 模 型 。 SPSS 也 提 供 了 三 种 方 法 :(1) Backward: Conditional, 基 于 条 件 参 数 估 计 的 向 后 逐 步 回 归 法 。 剔 除 变 量 基 于 条 件 参 数估 计 的 似 然 比 检 验 结 果 。(2) Backward: LR , 基 于 最 大 似 然 估 计 的 向 后 逐 步 回 归 法 。 剔 除 变 量 基 于 最 大 偏 似 然 估 计的 似 然 比 检 验 结 果 。(3) Backward: Wald , 基 于 Wald 统 计 量 的 向 后 逐 步 回 归 法 。 剔 除 变 量 基 于 Wald x2 检 验 结果 。基 于 条 件 参 数 估 计 和 偏 最 大 似 然 估 计 的 筛 选 方 法 都 比 较 可 靠 , 尤 以 后 者 为 佳 。 但 基 于 Wald统 计 量 的 检 验 则 不 然 , 它 实 际 上 未 考 虑 各 因 素 的 综 合 作 用 , 当 因 素 间 存 在 共 线 性 时 , 结 果 不 可 靠 ,故 应 当 慎 用 。 参 数 的 可 信 区 间 也 是 基 于 Wald 统 计 量 算 得 的 , 故 也 应 当 慎 用 。 还 需 要 注 意 的 是 ,逐 步 回 归 所 获 得 的 结 果 是 保 证 此 时 获 得 的 模 型 最 大 似 然 函 数 值 最 大 , 但 并 不 能 保 证 此 时 的 模 型其 预 测 精 度 最 高 。 最 终 模 型 的 选 择 仍 需 要 获 得 专 业 理 论 的 支 持 。9.4.3 分 析 实 例下 面 就 使 用 例 9.3 , 来 演 示 在 SPSS 中 如 何 实 现 逐 步 法 的 Logistic 回 归 分 析 , 为 使 得 结 果 更 容易 解 释 , 下 面 的 操 作 中 将 种 族 的 参 照 水 平 更 改 为 白 人 。: Analyze 一 今 Regression 一 今 Binary logistic!Dependent 杠 :LOW: Covariates 杠 :LWT 、 AGE 、 SMOKE 、 PTL 、 HT 、 UI , FTV 、 RACE• 177 •