Com obtenir un Model de Regressió Logística Binària amb SPSS

REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Com obtenir un Model de Regressió Logística Binària amb SPSS
How to get a Binary Logistic Regression Model with SPSS
Cómo obtener un Modelo de Regresión Logística Binaria con SPSS
 
Creator Berlanga-Silvente, Vanesa
Vilà Baños, Ruth
 
Subject Classificar; Predicció; Regressió logística binària; Mètode Forward, Wald
Classification; Prediction; Binary logistic regression; Forward method, Wald
Clasificar; Predicción; Regresión logística binaria; Método Forward; Wald
 
Description Els models de regressió logística són models estadístics en què es desitja conèixer la relació entre: una variable dependent qualitativa dicotòmica (regressió logística binària o binomial) i una o més variables explicatives independents, o covariables, ja siguin qualitatives o quantitatives. També és possible una variable dependent qualitativa amb més de dos valors (regressió logística multinomial), encara que en aquesta fitxa ens centrarem en la regressió logística binària. En qualsevol cas, l'equació inicial del model és de tipus exponencial, si bé la seva transformació logarítmica (logit) permet el seu ús com una funció lineal. L'objectiu primordial que resol aquesta tècnica és el de modelar com influeixen la probabilitat d'aparició d'un succés, habitualment dicotòmic, la presència o no de diversos factors, i el valor o nivell dels mateixos. Aquesta fitxa sobre la Regressió Logística Binària explica les opcions que té el programa estadístic SPSS (mètodes automàtics "per passos") i la interpretació dels principals resultats.
Logistic regression models are statistical models which you want to know the relationship between: a dichotomous dependent variable (binary or binomial logistic regression) and one or more independent explanatory variables or covariates, whether qualitative or quantitative. Also possible is aqualitative dependent variable with more than two values ​​(multinomial logistic regression), although here we will focus on binary logistic regression. In any case, the initial equations an exponential model, although logarithmic transformation (logit) permits its use as a linear function. The primary objective which solves this technique is to model how it influences the probability of occurrence of an event, usually dichotomous, the presence or absence of various factors, and its value or level. This article on the Binary Logistic Regression explanis the options in SPSS (automatic methods "stepped") and the interpretation of the main results.
Los modelos de regresión logística son modelos estadísticos en los que se desea conocer la relación entre una variable dependiente cualitativa dicotómica (regresión logística binaria o binomial) y una o más variables explicativas independientes, o covariables, ya sean cualitativas o cuantitativas. También es posible analizar una variable dependiente cualitativa con más de dos valores (regresión logística multinomial), aunque en esta ficha nos centraremos en la regresión logística binaria. En cualquier caso, la ecuación inicial del modelo es de tipo exponencial, si bien su transformación logarítmica (logit) permite su uso como una función lineal. El objetivo primordial que resuelve esta técnica es el de modelar cómo influye en la probabilidad de aparición de un suceso, habitualmente dicotómico, la presencia o no de diversos factores y su valor o nivel. Esta ficha sobre la Regresión Logística Binaria explica las opciones que tiene el programa estadístico SPSS (métodos automáticos “por pasos”) y la interpretación de los principales resultados.
 
Publisher Universitat de Barcelona
 
Contributor


 
Date 2014-07-08
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



 
Format application/pdf
 
Identifier http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2014.7.2727
10.1344/reire2014.7.2727
 
Source REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 2; 105–118
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 2; 105–118
REIRE Revista d'Innovació i Recerca en Educació; Vol. 7, No 2; 105–118
2013-2255
 
Language spa
 
Relation http://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2014.7.2727/13280
/*ref*/Ferrán, A., M. (2001). Spss para windows – Análisis estadístico. España: McGraw Hill/Interamericana.
/*ref*/Johnson, D., E. (2000). Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. México: Thompson.
/*ref*/Pérez, C. (2004). Técnicas de análisis multivariante de datos. Aplicaciones con SPSS. Madrid: Pearson educación.
/*ref*/Pérez, C. y Santín, D. (2007). Minería de Datos: Técnicas y Herramientas. Madrid: Ediciones Paraninfo, S.A.
/*ref*/Torrado-Fonseca, M., y Berlanga-Silvente, V. (2013). Análisis discriminante mediante SPSS. REIRE Revista D'Innovació I Recerca En Educació, 6(2), 150-166. http://doi.org/10.1344/reire2013.6.26210
/*ref*/Visauta, B. (1998). Análisis estadístico con SPSS para Windows. Estadística multivariante. Madrid: McGrawHill.
 
Rights Copyright (c) 2014 Vanesa Berlanga-Silvente, Ruth Vilà Baños
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library