【 苗C~，饵" .7. Il ，~ - 世界大学城

计 量 不 一 定 能 真 实 地 反 映 模 型 拟 合 情 况 。 当 自 变 量 中 存 在 连 续 性 变 量 时 , 如 本 例 中 的 年 龄 , 常 会导 致 上 述 比 例 过 高 。 与 上 述 两 个 统 计 量 相 比 , 似 然 比 x2 则 要 稳 健 得 多 。 本 例 两 个 统 计 量 对 应 的P 值 均 小 于 0.050表 10.5伪 决 定 系 数 都 不 会 太 高 。输 出 了 三 种 伪 决 定 系 数 。 对 于 分 类 数 据 的 统 计 分 析 , 对 此 不 必 太 在 意 , 一 般 情 况 下表 10.6Parameter EstimatesEstimate Std. Error Wald df Sig.Threshold [satis = 1] 1.288 150 73.282 000[satis = 2] -.263 150 3.098 078Location age -.031 002 199.377 000[i 门 ccat=1.00] 1.6 才 B .08 才 402.390 .000[i 门 ccat=2.00] 1.071 067 257.308 000[i 门 ccat=3.00] .607 .076 63.401 .000[inccat=4.00] oa 。[edu=1] 772 116 44.233 000[edu=2] -.510 .11 才 20.914 .000[edu=3] -.312 115 7.395 007[edu=4] -.096 115 696 404[edu=5] oa 。[gender=f .045 .049 .855 .355[gender=m oa 。Link function: Logita. This parameter is set to zero because it is redundant表 10.6输 出 了 最 重 要 的 结 果 : 回 归 系 数 估 计 。 由 于 本 例 反 应 变 量 水 平 数 为 3 , 因 此 会 建 立两 个 回 归 方 程 , 故 有 两 个 常 数 项 。 而 反 应 变 量 为 有 序 多 分 类 的 Logistic回 归 的 前 提 假 设 之 一 是 各自 变 量 对 于 反 应 变 量 的 影 响 在 两 个 回 归 方 程 中 相 同 , 因 此 各 自 变 量 的 偏 回 归 系 数 只 有 一 个 。 主对 话 杠 中 选 入 Factor (s) 杠 中 的 自 变 量 将 以 哑 变 量 的 形 式 引 入 模 型 。根 据 以 上 结 果 , 可 生 日 本 例 最 后 建 立 了 如 下 模 型 :(P I satis = 不 满 意 )logit (Pw' 不 满 意 ) = logit即 俨 何 Jæ. 1 一 (P I satis = 不 满 意 )• 192 •= - 1. 288 + ( - o. 03 1) ·αge + 1. 618 • (inccα t = 1) + 1. 071 • (inccα t = 2)