Мне интересно, есть ли способ получить много единственной ковариатной логистической регрессии. Я хочу сделать это для всех моих переменных из-за отсутствующих значений. Я хотел иметь множественную логистическую регрессию, но у меня слишком много пропущенных значений. Я не хочу вычислять логистическую регрессию для каждой переменной в моей БД, есть ли какой-нибудь автоматический способ?
Большое спасибо!
Вы можете закодировать его, используя синтаксис SPSS.
Например:
LOGISTIC REGRESSION VARIABLES F2B16C -- Dependent variable
/METHOD=BSTEP -- Backwards step - all variables in then see what could be backed out
XRACE BYSES2 BYTXMSTD F1RGPP2 F1STEXP XHiMath -- Independent variables
/contrast (xrace)=indicator(6) -- creates the dummy variables with #6 as the base case
/contrast (F1Rgpp2)=indicator(6)
/contrast (f1stexp)=indicator(6)
/contrast (XHiMath)=indicator(5)
/PRINT=GOODFIT CORR ITER(1)
/CRITERIA=PIN(0.05) POUT(0.10) ITERATE(20) CUT(0.5).`
Если вы это сделаете, вы также можете указать ему, чтобы он вел записи с пропущенными значениями, где это необходимо. добавить / MISSING = ВКЛЮЧИТЬ
Если кто-нибудь знает хорошее объяснение последствий включения отсутствующих значений, я бы хотел его услышать.
