序數回歸

序數回歸(Ordinal 回歸)是一種針對有序尺度因變數數據的回歸方法,一般套用在複雜抽樣過程中。該方法是由McCullagh創立的,能夠利用預測變數(可以是分類型變數和數值型變數)對有序分類尺度型的回響變數進行回歸的建模。
例如,研究患者對藥物劑量的反應。可能的反應可以分為 無、輕微、適度或劇烈。輕微反應和適度反應之間的差別很難或不可能量化,並且這種差別是取決於感覺的,這種情況下可以對反應程度進行序數回歸。
數據要求:因變數是有序分類型數據,因子變數一般是分類型數據,協變數選擇與因變數相關的數值型數據,字型變數應該是分類型數據。(以上根據spss用戶指南,細節請參考相應專業書籍)

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