Een logistische regressie is vergelijkbaar met een functie van de discriminant analyse, in die zin dat het vertelt u welke waaraan u een gegeven variabele op basis van wat je over andere Categorische variabelen weet kan voorspellen. Het voordeel van logistische regressie is echter dat een willekeurig aantal variabelen opgenomen worden kan, en indien gewenst, alle voorspeller variabelen categorische kunnen worden. In SPSS, kunt u de grafiek van een logistische regressie via het menu 'Opties' van het venster "Binaire logistieke regressie".
Beginnen met SPSS. Selecteer "Een bestaand gegevensbestand openen" van het Welkom venster dat verschijnt. Dubbelklik op "Meer Files", en navigeer naar uw gegevensbestand. Dubbelklik op het bestand om het te openen in SPSS.
Klik op "Analyseren" en vervolgens "Regressie" en selecteer "Binaire logistiek." De "Logistische regressie" venster zal verschijnen.
Klik op uw afhankelijke variabele in de lijst aan de rechterkant--dat is de variabele die u probeert te voorspellen. Klik vervolgens op de pijl naast het vak "Afhankelijk". Selecteer vervolgens uw voorspeller variabelen, met behulp van de "Ctrl"-toets als u wilt meer dan één klik op en klik op de pijl naast het vak 'Covariates'. Merk op dat uw Categorische variabelen automatisch een label "(kat)" ernaast ontvangen. Als u opnemen van de interactie tussen om het even welk van uw variabelen in de analyse wilt, klik elke keer op de belangrijkste lijst aan de linkerkant, klik de "> een * b >" knop naast het vak 'Covariates'.
Selecteer "Forward: LR" uit de "Methode" drop-down menu. Dit geeft de resultaten voor elk van uw voorspellers apart, zodat u kunt zien hoeveel elke één draagt bij tot het globaal model, evenals de voorspellende kracht van alle variabelen samen.
Klik op 'Opties'. De header "Statistieken en percelen", selecteer "Classificatie percelen." Na dit te doen, SPSS geeft als resultaat een grafiek van uw logistische regressie. Andere nuttige statistieken van dit menu zijn "Hosmer-Lemeshow goodness-van-fit" en "Iteratie geschiedenis." De uitvoer van deze twee tests geeft u informatie over hoe nauwkeurig het model is. Wanneer u klaar bent, klikt u op "Doorgaan".
Klik op 'OK'. Wacht een tijdje voor de resultaten worden weergegeven. De logistische regressie is een tamelijk computerintensieve procedure en met grote datasets, kan dit enige tijd duren. Wanneer de uitvoer-scherm verschijnt, scroll naar beneden om te zien uw grafiek.
