probable Negative：Lower categories more probable Probit：Latent variable is normally distributed Cauchit：Latent variable has many extreme values
Link：
二、SPSS操作与结果解释 建立数据文件，Weight
性别 男 X1=0 女 X1=1
治疗方法 新药疗法(X2=0) 传统疗法(X2=1) 新药疗法(X2=0) 传统疗法(X2=1)
疗效（Y） 痊愈2 有效1 无效0 5 2 7 1 0 10 16 5 6 6 7 19
AnalyzeRrgressionOrdinal
OrdinalRegression
表1 性别和两种疗法对某病疗效的影响
性别
男
治疗方法
新药疗法(X2=0)
疗效（Y） 痊愈2 有效1 无效0 5 2 7
X1=0 传统疗法(X2=1)
女 新药疗法(X2=0)
1
16
0
5
10
6
X1=1 传统疗法(X2=1)
6
7
19
一、用途和基本原理
用途：分析1个有序多分类应变量与多个自
二分类logistic回归模型
P ln X X ... X 0 1 1 2 2 m m 1 P
Ordinal logistic回归模型（SPSS） 无效0，有效1，痊愈2
P ( Y j ) ln X X ... X 0 j 1 1 2 2 m m 1 P ( Y j )
Output
Test of parallel lines: 不管反应变量的分割点在什 么位置，模型中各自变量的系数都保持不变
Location （默认）
Scale（默认）
单击OK
说明各种取值水平组合中有多少其观 察频数为0。如果有连续性变量，这个 比例会较大。
Warn i n gs
ห้องสมุดไป่ตู้
Ther e are 1 ( 8.3%) c ell s variabl e values ) w ith zer o
无效的概率 ln ( X X ) 1 1 1 2 2 1 无效的概率
无效和有效的概率 ln ( X X ) 2 1 1 2 2 1 无效和有效的概率
Ordinal Model
无效的概率 ln ( X X ) 1 1 1 2 2 1 无效的概率
无效和有效的概率 ln ( X X ) 2 1 1 2 2 1 无效和有效的概率
Larger coefficients （i） indicate an association


with larger scores（Y1：无效；2：有效；3：显 效）. When you see a positive coefficient for a dichotomous factor, you know that higher scores are more likely for the first category (category 2 is the reference category ). A negative coefficient tells you that lower scores are more likely. For a continuous variable, a positive coefficient tells you that as the values of the variable increase, the likelihood of larger scores increases.
Ordinal logistic回归模型
应变量Y 有3个等级：无效0、有效1、治愈2
影响因素：性别X1（0男；1女）；治疗方法 X2 （ 0新药； 1传统） ；取值大的类别为参 照组。 某分类变量的回归系数为正时，则暴露组 （如新药）为更高的等级（如治愈）的可能 性大于参照组（传统药） 某连续变量的回归系数为正时，则随着该变 量的变量值增加，应变量为更高等级的可能 性也增加。
logit：用于反应变量各取值水平发生概率
相近的资料 Complementary：用于反应变量取值水平 高的水平发生概率高的资料 Negative：用于反应变量取值水平低的水平 发生概率高的资料 Probit：用于潜在变量服从正态分布的资料 Cauchit：用于潜在变量存在很多极端值的 资料
变量之间的关联 基本原理：

无效0，有效1，痊愈2无效与有效痊愈，
依次将应变量按不同的取值水平分割成两个等 级，对这两个等级建立反应变量为二分类的 logistic回归模型。 不管模型中反应变量的分割点在什么位置，模 型中各自变量的回归系数 i 都保持不变，所改 变的只有常数项。
无效有效与痊愈，可建立两个方程。两个方 程的常数项不同，但回归系数相同。
Factor 与 Covariate
自变量是分类变量，选入Factor栏，取值大
的类别为参照组。 自变量是计量资料，选入Covariate栏。
分别单击：Options, Output, Location, Scale
Options （默认）
Link：
logit：Evenly distributed categories Complementary：Higher categories more
变量各水平的例数
Case Processing Summary N y 无效 有效 治愈 新疗法 传统疗法 男性 女性 42 14 28 41 43 25 59 84 0 84 Marginal Perc entage 50.0% 16.7% 33.3% 48.8% 51.2% 29.8% 70.2% 100.0%