spss如何降低r方

Posted 2023-04-13

spss降低r方的方法如下:
当你的样本已经确定的时候，spss拟合曲线也唯一确定了，这个时候R值是无法改变的，它表现的是你的数据的离散程度。

如果想要让R值合适的话，只有增加样本量，这样可以使得总体的离散程度减小，让拟合的曲线更接近于最终的真实结果。 参考技术A 使用SPSS可以通过相关分析、回归分析和多重共线性分析来降低R方。 首先，要减少R方的值，就需要移除冗余，仔细检查所有变量，删除无关的变量和缺失值，这样模型的自变量之间就不会有太多的共线性，R方就会降低。其次，可以进行多重共线性分析，它有助于识别变量间的关联程度，可以使用VIF（变量多元共线性因子）来识别多重共线性的问题，根据VIF的结果和业务情况来判断如何处理变量，以确保存在最低的多重共线性以降低R方。最后，可以通过正则化和收缩过拟合模型来调整R方。正则化会把参数调整到稳定的水平，从而降低R方；收缩可以对过度拟合的参数进行收缩，以抑制解释变量间的不必要关联，从而降低R方。

如何用spss做卡方检验时计算OR值？

步骤如下：

点击Descriptive Statistics → Crosstabs。



Crosstabs对话框中，将Disease选入行变量Row(s)框中，将Smoke选入列变量Column(s)框中，将分层因素Gender选入Layer框中作为分层依据。



点击Statistics，勾选Chi-square、Risk和Cochran’s and Mantel-Haenszel statistics，点击Continue返回，点击OK完成操作。

卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

参考技术A

SPSS的卡方检验并不自动计算出四格表的OR值和95%置信区间，需要你勾选后才会计算出来，步骤如下：
Analyze，Descriptive Statistics，Crosstabs，Statistics，勾选Risk。结果如下

Risk Estimate
Value    95% Confidence Interval
Lower Upper
Odds Ratio for GROUP                               2.031 1.303 3.168
For cohort LEVEL                           1.886 1.275 2.789
For cohort LEVEL                               .928 .879 .981
N of Valid Cases 1130
以上表格的第一行数字中的2.031就是OR值，1,303是其95%置信区间的下限，3.168为上限。