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表 17.14 和 表 17.15 两 个 表 格 是 SPSS 12 中 新 增 的 输 出 , 用 于 给 出 反 应 模 型 的 解 释 度 , 它 类似 于 回 归 模 型 中 的 决 定 系 数 , 具 体 以 俯 CEntropy) 或 集 中 度 化 。 时 时 ltration) 来 计 算 。 以 ; 恼 为 例 , 可见 数 据 的 总 恼 为 83.613 , 其 中 被 模 型 解 释 掉 了 2.916 , 因 此 通 过 恼 测 得 的 模 型 解 释 度 为 2. 916/83.613 =0.0 元 。 但 是 , 由 于 这 里 拟 合 的 是 分 类 数 据 的 模 型 , 因 此 解 释 度 指 标 只 是 近 似 的 反 映 了模 型 的 效 果 , 就 如 同 Logistic 模 型 中 的 伪 决 定 系 数 一 样 。表 17.16Goodness-of-Fit Tests a,bLikelihood RatioPearson Chi-SquareValue025.025dfa. M 口 del: Multinomial L 口 gitb. Design: C 口 nstant + effect + e 忏 'e ct * h 口 spital + effect * trt表 17.16为 模 型 的 拟 合 优 度 检 验 , 可 见 该 不 饱 和 模 型 的 拟 合 优 度 与 含 所 有 交 互 项 的 饱 和 模型 相 比 并 无 统 计 学 差 异 , 也 就 是 说 , 用 此 模 型 己 经 可 以 充 分 反 映 三 个 变 量 间 的 关 系 了 。表 17.17Parameter Estimates c,d- ConstantParameter[hospital = 1] * [trt = 1]Estimate2174 aSld. ErrorZSig[hospital = 1] * [trl = 2]2.902 a[hospital = 2] * [lrI = 1] 2.105 8[hospital = 2] * [trt = 2] 2.694 8[effect = 0]-.113.329 -.345.730[effect = 才 ]Ob[effect = 0] * [hospilal = 1]197378 .521.602[effect = 0] 去 [hospilal = 2]Ob[effect = 才 ] * [hospilal = 1]Ob[effect = 才 ] * [hospilal = 2]Ob[effect = 0] * [1 叶 = 1]887380 2.335.020[effecl = 0] 去 [1 内 = 2]Ob[effect = 才 ] * [t 内 = 1]Ob[effect = 才 ] * [t 内 = 2]Oba Constants are not paramelers under the multinomial assumplion. Therefore. lheir slandard errors are nol calculaledb. Thls 口 arameter is set to zero because it IS redundantc. Model: Multinomial Logitd Desig 叫 Consta 叫 1 + effect + effecl 安 hospilal + effecl 告 lrt表 17.17 为 模 型 中 所 有 参 数 的 估 计 值 , 对 于 自 变 量 的 任 意 组 合 分 别 估 计 了 常 数 项 。 其 余 的11 个 系 数 中 三 个 有 效 参 数 均 给 出 了 标 准 误 、 Z{ 直 以 及 参 数 95% 可 信 区 间 , 从 可 信 区 间 可 见 第 11个 参 数 有 统 计 学 意 义 的 , 可 以 这 样 理 解 , 在 控 制 了 hospital 这 一 变 量 的 混 杂 作 用 后 , 因 变 量 effect与 自 变 量 trt 之 间 存 在 交 互 作 用 , 结 合 具 体 数 据 可 知 , 手 术 1 的 术 后 并 发 症 发 生 率 低 于 手 术 2 。 两• 351 •