数据分析spss篇——负二项回归
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发布时间：2024-10-02 18:23
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热心网友
时间：2024-10-14 05:51
负二项回归适用于计数数据，特别是当其满足过离散条件，即方差远大于平均数。通过拉格朗日算子检验，可以判断数据是否过离散。若数据不服从Poisson分布，负二项回归的参数估计、假设检验与Poisson回归类似，但需满足事件间非独立和过离散的条件。
在实际研究中，例如抗癫痫药效果分析，首先需对基线数据进行对数转换。通过广义线性模型，先进行Poisson回归的拟合，如果发现过离散现象，需使用负二项回归。操作步骤如下：
选择“分析”->“广义线性模型”->“负二项式与对数联接”，设置因变量和预测变量。
确保自变量间无严重共线性，若存在则需处理。
选择“稳健估算量”以应对不收敛问题，进行统计分析，如“参数估算值”和“模型效应检验”。
在癫痫药物试验数据中，通过模型检验，我们发现试验药组的癫痫发作风险显著低于对照组。因此，负二项回归在处理这类过离散计数资料时，提供了准确的分析工具。
热心网友
时间：2024-10-14 05:50
负二项回归适用于计数数据，特别是当其满足过离散条件，即方差远大于平均数。通过拉格朗日算子检验，可以判断数据是否过离散。若数据不服从Poisson分布，负二项回归的参数估计、假设检验与Poisson回归类似，但需满足事件间非独立和过离散的条件。
在实际研究中，例如抗癫痫药效果分析，首先需对基线数据进行对数转换。通过广义线性模型，先进行Poisson回归的拟合，如果发现过离散现象，需使用负二项回归。操作步骤如下：
选择“分析”->“广义线性模型”->“负二项式与对数联接”，设置因变量和预测变量。
确保自变量间无严重共线性，若存在则需处理。
选择“稳健估算量”以应对不收敛问题，进行统计分析，如“参数估算值”和“模型效应检验”。
在癫痫药物试验数据中，通过模型检验，我们发现试验药组的癫痫发作风险显著低于对照组。因此，负二项回归在处理这类过离散计数资料时，提供了准确的分析工具。
