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◎介绍分析二分类依变数时，最常使用的统计分析模型──逻辑斯回归模型
◎完整且详实的范例解析，帮助您触类旁通，让报告、论文大升级！
◎本书使用SPSS V25介面操作，编排方式深入浅出，学习过程更轻松。
◎逻辑斯模型是社会学、生物统计学、临床心理学、数量心理学、计量经济学和市场行销等统计实证分析的常用方法

　　随书附赠资料档光碟

　　逻辑斯模型是离散选择法模型之一，属于多项变数分析，也是在分析二分类依变数时，最常使用的统计分析模型。逻辑斯回归的资料常出现在不同领域中，是社会学、生物统计学、临床心理学、数量心理学、计量经济学和市场行销等统计实证分析的常用方法。

　　本书介绍的内容包含线性回归与二元依变数、逻辑斯回归的诊断、离散选择模型、单层与多层次模型、Count 依变数之回归与加权OLS回归。透过统计软体SPSS探讨，结合理论、方法与统计引导，从使用者角度整理编排，让学习和研究过程更得心应手。
 

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士

　　现任：国立彰化师大专任教授

　　经历：致理技术专任副教授

林秀娟

　　学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士

　　现职：台北市立成功高中专任教师
 

Chapter01 线性回归vs. 二元(Binary) 依变数 (逻辑斯回归) 1
1-1 回归的二大类：连续依变数vs. 离散依变数 ............................................... 3
1-1-1　单变量：统计法分类 ...................................................................... 11
1-1-2　多变量：统计法分类 ...................................................................... 17
1-2 简单逻辑斯回归的概念 ............................................................................... 27
1-2-1　简单逻辑斯回归(Logistic Regression Model) 的原理 .................. 32
1-2-2　Odds ratio 之意义 ............................................................................. 44
1-2-3　 列联表(contingency table)、相对风险、胜算比(odds ratio) 及卡方检定(crosstabs、logistic regression 指令)   50
1-2-4　 卡方⊂ logistic 回归：同意人类可实验猫大脑注入药物吗？(logistic regression、crosstabs 指令) . 58
1-2-5　 简单Logistic 回归分析：年龄与罹患冠心病(CHD) 关系(logistic regression 指令) ....... 83
1-3 逻辑斯回归的建模(logistic regression 指令) ............................................ 93
1-3-1　 Logistic 回归分析：三个预测因子有二个连续变数、一个次序变数 ( 大学申请入学之录取条件？)   94
1-3-2　 如何挑选「多元Logit 回归之最佳模型」：早产儿之危险因子(logistic regression 指令) ....... 104
1-3-3　练习题：逻辑斯回归分析( 母蟹crab 有追求者吗？) .............. 110
1-4 逻辑斯回归之建模法(logistic regression、fp／fracpoly 指令) ............. 112
1-4-1　评比敌对模型，适配指标有七种：ROC⋯⋯ .......................... 112
1-4-2　 逻辑斯回归之共变数系数调整法(fractional polynomial regression):STaTa 范例(fp 或fracpoly 指令)   118
1-5 逻辑斯回归搭配ROC 曲线来做筛检工具之分类准确性 ...................... 121
1-5-1　Type I 误差α 及Type II 误差β：ROC 图切断点的由来 ....... 122
1-6 Logit+ROC 曲线来评比：敌对logit 模型，谁优？ ............................... 126
1-6-1　ROC 曲线、cut-off 点 ................................................................... 126
1-6-2　简单Logit 模型搭配ROC 曲线来找最佳cut-off 点 ................. 132
1-6-3　 练习题：多元Logit 模型搭配ROC 曲线来找最佳cut-off点 ................................... 135
1-7 小样本：Exact logistic regression( 是否染爱滋病毒之二种血清检测值)(exlogistic 指令) 148

Chapter02 逻辑斯(Logistic) 回归的诊断(diagnostics) 153
2-1 逻辑斯回归的假定(assumption) .............................................................. 153
2-1-1　逻辑斯回归的IIA 假定 ................................................................ 155
2-2 界定误差(specification error) .............................................................. 157
2-2-1　多元( 复) 线性回归诊断之重点整理 ......................................... 157
2-2-2　线性回归的诊断 ........................................................................... 161
2-2-3　 逻辑斯回归的界定适当吗？优质办校之因素(logistic regression指令)..................... 164
2-3 共线性(collinearity) 诊断：优质办校之因素(logistic regression指令)   176
2-4 侦测influence 的观察值：优质办校之因素(logistic regression指令)......................... 190
2-5 练习题：logistic regression：学业是否得奖的因素(logistic regression 指令)...... 204

Chapter03 离散选择模型：多项机率回归(NOMREG指令) 207
3-1 离散选择模型(Discrete Choice Models, DCM) ....................................... 208
3-1-1　离散选择模型(DCM) 概念 ......................................................... 210
3-1-2　离散选择模型(DCM) 之数学式：以住宅选择为例 ................. 216
3-2 多项机率回归分析(multinomial probit regression)(crosstabs、nomreg指令) ............. 232
3-3-1　多项机率回归之概念 ................................................................... 234
3-3-2　多项机率回归之原理 ................................................................... 242
3-3-3　 多项机率回归分析(multinomial probit regression) 学生选三类课程的因素(crosstabs、nomreg 指令) ...... 245
3-3-4　练习题：离散选择模型(DCM)：三种保险的选择 .................. 260
3-4 多项概率模型来进行离散选择建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit 指令)   264
3-4-1　 Alternative-specific multinomial probit regression：三种保险计画的选择(asmprobit 指令) ..... 264
3-4-2　 使用多项概率模型进行离散选择建模: 四种旅行方式的选择(asmprobit 指令) ....................... 266
3-4-3　 练习题：多项逻辑斯回归：十二地区宗教信仰三选择之因素(mlogit 指令) ........................... 268

Chapter04 二元依变数：机率回归(probit 指令) 271
4-1 Logit 模型、 Cox 回归、probit 模型的概念比较 .................................... 274
4-2 Probit 回归分析：申入学是否被录取的因素(plum 指令) .................... 282
4-3 练习题：Binary 依变数之Probit 及Logit 回归分析( 有无偿劳动力之影响因素) .......................... 297
4-5 Bivariate probit 回归vs. 二个似乎无相关依变数「private, vote」模型，谁优？(biprobit 指令)......... 300

Chapter05 单层vs. 多层次：Ordered Logit 及其扩充模型(ologit、oprobit、rologit meoprobit、asmprobit、asroprobit、heckoprobit 指令)305
5-1 Ordered Logit 及Ordered Probit 模型之概念 ........................................... 321
5-2 Ordered 回归分析：影响SES 的因素(plum 指令) ............................... 324
5-3 练习题：Ordered Logit 回归分析：影响数学等级的因素(plum指令) .................................... 335
5-4 练习题：Ordered 回归分析( 影响亲子亲密关系的因素) ..................... 337
5-5 练习题：Ordered Logit 回归(Copenhagen 的住房满意度) ................... 341

Chapter06 Count 依变数之回归：Zero-inflated Poisson回归 vs. negative binomial 回归 345
6-1 Count 依变数之回归：Zero-inflated Poisson 回归 vs. negative binomial回归 ......................... 346
6-1-1　Poisson 分配 .................................................................................. 346
6-1-2　负二项(negative binomial) 分配 .................................................. 351
6-1-3　Zero-inflated Poisson 分配 ............................................................ 354
6-2 计数型(count) 依变数：Poisson 回归：获奖次数(GenLin 指令) ....... 356
6-3 零膨胀Poisson 回归vs. 负二项回归：博士生发表论文篇数 ............... 371
6-4 Count 依变数：负二项(negative binomial) 回归：获奖次数(GenLin指令)......................... 376
6-5 单层：ordered logistic 回归：申请入学意愿(plum 指令) .................... 391
6-5-1　ordered logistic 回归：申请入学意愿(plum 指令) .................... 391
6-5-2　练习题：ordered logistic 回归 ..................................................... 407
6-6 单层：Zero-inflated ordered probit regression 练习：钓鱼(zip 指令) ... 410
6-7 双层：负二项混合模型(fmm: nbreg 指令)：精神科患者随访次数 .... 412
6-8 双层：Poisson 混合模型分析(fmm: poisson 指令)：医生问诊次数 ... 414

Chapter07 加权OLS(weighted least squares) 回归(regression、WLS 指令) 417
7-1 加权OLS(weighted OLS) 回归：误差变异数异质性的校正(regression 指令)    ...................... 418
7-2 加权OLS 回归(WLS 指令) ..................................................................... 435

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