单因素logistic回归分析和多因素logistic回归扥分析有什么

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构建模型时，需根据变量类型选择合适的分析方法。对于多个自变量，建议使用多因素logistic回归。在探讨某变量对分类因变量影响时，常见的logit回归类型有：二元logit回归（二项logit回归）、多分类logit回归以及有序logit回归。

以幸福感为例，某研究者在不同时期对已婚和未婚的30岁左右成年人进行调查，构建多分类logit回归模型，观察影响因素。幸福感被视为因变量，婚姻状况与年份为自变量。

分析前，将定类变量婚姻状况与年份进行哑变量处理，以便模型识别。多分类logit回归的因变量为类别数据，分析时注意因变量类别的相对性，必要时可减少类别数量，简化分析过程。

结果展示四个关键部分：基本汇总、模型似然比检验、模型公式及影响关系、模型预测效果分析。模型构建后，从汇总信息中得出参与分析的样本数量、类别分布等。模型似然比检验用于评估模型的有效性，若p值小于0.05，则模型构建具有意义。

回归系数分析揭示了婚姻状况与年份对幸福感的影响。以“不太幸福”为参考项，未婚状态下的幸福感高于已婚状态。年份方面，1995年与1985年相比，成年人的幸福感有所下降。

模型预测准确率用于评估模型拟合质量，通常情况下，预测准确率需与实际情况相符。在本案例中，模型预测准确率为56.19%，表明拟合情况一般。对于模型预测的分析，若非重点，可适当忽略。

综上，多分类logit回归适用于处理分类因变量和自变量的分析问题。通过此方法，可以有效识别影响幸福感的因素，如婚姻状况与年份。在分析结果中，我们发现未婚成年人的幸福感高于已婚成年人，且1985年调查的成年人幸福感高于1995年。