无序多分类资料统计分析方法的选择及在SPSS上的实现

基于无序多分类资料的常用的统计分析方法有:对应分析、0x0E䥺SymbolcA@0x0F 2检验、无序多分类Logistic回归等,统计分析方法的选择要考虑变量的数量、分析目的、统计分析方法的前提条件等。本文对无序多分类资料的常用的统计分析方法的选择以及如何在SPSS上实现统计分析等问题进行了详细阐述。

上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的影响因素分析——决策树和多分类无序反应变量的logistic回归相结合的方法

目的分析影响上海市嘉定区农村居民就诊单位选择的因素,并探讨logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法的应用。方法采用多分类无序反应变量的logistic回归分析和决策树(CHAID法)相结合的方法,用似然比检验比较模型之间的优劣,确定最佳模型。结果影响嘉定区农村居民选择就诊单位的主要因素是保健制度、年龄、恩格尔系数、性别、看病距离、职业以及保健制度和文化程度的交互作用。结论决策树提供解释变量类别的重新划分和因素之间的相互作用的信息,logistic模型提供因素的主效应作用以及对交互作用是否存在的检验信息,两者结合,可以更加全面地挖掘出对目标变量有影响的因素及因素之间的交互作用。

农村劳动力就业模式选择的影响因素研究——基于无序多分类Logistic回归模型分析

研究个体特征、人力资本状况、家庭特征以及区域特征四个方面的11个变量对农村劳动力就业模式选择的影响。采用问卷调查、统计分析、多分类无序逻辑回归模型等研究方法。结果表明,婚姻状况、有无手艺特长、耕地流出比例是影响农村劳动力选择不务农就业模式的三个比较关键的影响因素。性别、有无手艺特长以及耕地流入比例是影响农村劳动力选择全职务农就业模式的三个比较关键的影响因素。

STEM兴趣、家庭背景与学习成绩——基于全国14418名中学生的无序多分类Logit模型分析

学校和家庭是影响学生学习成绩的重要场所。以全国中学生为调查对象,采用分层抽样问卷调查学习成绩情况,通过运用探索性因子分析、验证性因子分析提取公因子,构建无序多分类Logit模型,进而分析影响学生学习成绩的因素。研究发现:父母受教育程度与学习成绩显著正相关;父母从事职业类型对学习成绩具有积极作用,但影响不大;周末或假期常去与学习相关校外场所对学习成绩具有促进作用;STEM兴趣对学习成绩的影响各有正负,数学和科学学习兴趣对学习成绩均有明显促进作用,其中数学学习兴趣对学习成绩具有较大的提升效应,但工程与技术学习兴趣对学习成绩具有负向影响。STEM兴趣和家庭背景对学习成绩的不同作用也为下一步做好STEM教育改革提供了参考。

基于无序多分类Logit模型的学习空间满意度研究——来自全国16497名中学生样本的调查数据

不同的学习空间塑造不同的学习行为。本文以全国初一、高一学生为调查对象,采用分层抽样问卷调查学生学习空间的满意度,运用探索性因子分析、验证性因子分析提取公因子,构建无序多分类Logit模型,分析影响学习空间满意度的因素。研究发现:课余时间学习空间使用频率越高,学生越偏向满意;相比演示布局和团队教学布局的空间,学生更喜欢课堂参与度高且可以独立思考的小组布局和个体布局学习方式,这两种布局使用的频率越高,学生的学习空间满意度越偏向满意;学习空间越舒适、安全性越好、技术使用越频繁,学生满意度越高。因此,要提高学生在学习空间中的满意度,必须充分重视空间设计,以满足学习者的个性化学习需求。

无序多分类Logistic回归分析的城市老年人养老意愿选择

本文基于2018年上半年对海南省海口市主城区老年人进行随机问卷调查的数据,综合运用单因素交互分析和无序多分类Logistic回归模型对老年人养老意愿及其影响因素进行分析。结果表明,当下大部分老年人的养老意愿已然不取决于子女的孝顺程度,而子女数量、社会化养老服务因素以及养老态度对老年人养老意愿的选择均产生不同程度的影响。

无序多分类Logistic回归的地铁扶梯事故特征分析

为探究影响地铁扶梯事故的主要因素,以北京地铁扶梯事故数据为基础,利用无序多分类Logistic回归方法,研究地铁扶梯事故的特征,通过控制相关因素来预防地铁扶梯事故的发生;分析894起地铁扶梯事故的事故形式、解释变量与响应变量的类型及属性,构建无序多分类Logistic回归模型,识别主要影响因素,计算各类影响因素对事故的贡献大小。研究结果表明:针对不同类型事故,制定不同的环境因素、乘客特征、乘客行为因素、线路因素的重点管控策略,可降低地铁扶梯事故的发生;该研究方法能够用于地铁扶梯事故预测研究,解决变量无序且多元的相关性分析和贡献大小的定量分析问题。

泸州市女性围绝经期综合征影响因素的无序多分类logistic回归分析

目的了解泸州市40~60岁女性围绝经期综合征的影响因素。方法采取分层整群抽样的方法,运用改良Kupperman评分表和自制围绝经期综合征影响因素调查表进行调查。采用单因素及多因素无序多分类logistic回归模型进行统计分析。结果调查的502名女性绝经年龄为(48.05±4.02)岁,KMI评分中位数为15分,围绝经期综合征患病率为81.7%,其中轻度患病率为30.9%,中重度患病率为50.8%(中度38.05%,重度12.75%)。多因素无序多分类logistic回归分析结果显示:以无围绝经期综合征为对照,不运动、睡眠质量差、焦虑的女性更容易出现轻度围绝经期综合征症状,OR(95%CI)值分别为1.813(1.045~3.144)、1.806(1.047~3.116)、2.226(1.259~3.937);45~60岁、睡眠质量差、焦虑的女性更容易出现中重度围绝经期综合征症状,OR(95%CI)值分别为2.411(1.100~5.287)、5.890(3.316~10.462)、8.702(4.862~15.576)。结论泸州市围绝经期综合征患病率高,中重度患者多,影响因素主要包括年龄、不运动、睡眠质量差及焦虑,且不同程度围绝经期综合征患病的影响因素不完全相同,应采取不同措施,预防轻度围绝经期综合征,控制中重度围绝经期综合征。

一种基于精简学习样本集的耕地质量模式分类方法研究

于耕地质量等级评价中涉及的海量土地信息,提出了一种基于经典采样技术与无序多分类Logistic回归模型的耕地质量等级智能分类方法。基于一定置信水平和估计精度条件下,确定研究区耕地质量等级评定的学习样本容量大小,应用c-means算法自动抽取精简学习样本集,构建无序Logistic分类器模型,给出了耕地质量智能分类的计算步骤。结果表明,应用以上方法挖掘的精简样本集,能够有效进行耕地质量等级的学习和预测,改变了传统耕地质量等级评定的方法。

江苏省农村地区居民食管癌及癌前病变影响因素分析

目的了解江苏省农村地区居民食管癌及癌前病变检出情况及影响因素,为食管癌的预防提供理论依据。方法2017年1月至2022年12月“江苏省农村上消化道癌早诊早治”项目采用整群抽样的方法抽取40~69岁常住居民参与研究,选取其中51198名40~69岁居民作为调查对象,进行危险因素问卷调查、内镜检查和组织活检,根据病理诊断确定食管癌癌前病变或食管癌。采用SPSS 22.0软件进行χ^(2)检验。采用无序多分类Logistic回归分析食管癌前病变和食管癌的影响因素。结果51198名调查对象检出食管癌前病变1279例,检出率2.50%,食管癌741例,检出率1.45%。无序多分类Logistic回归分析结果显示,高中及以上教育水平(OR=0.81,95%CI:0.66~0.98)、家庭收入≥5万(OR=0.82,95%CI:0.73~0.93)和每周食用1~2次新鲜水果(OR=0.70,95%CI:0.52~0.93)是食管癌前病变低风险相关的因素;男性(OR=1.45,95%CI:1.27~1.65)、年龄(OR=5.35,95%CI:4.22~6.79)、食用腌晒食物(<2次/周:OR=1.80,95%CI:1.42~2.28;≥2次/周:OR=3.01,95%CI:2.35~3.87)、食管炎(OR=1.65,95%CI:1.19~2.31)和吃饭生气(OR=2.43,95%CI:2.07~2.85)是食管癌前病变高风险相关的因素。家庭收入≥5万(OR=0.74,95%CI:0.64~0.86)是食管癌低风险相关的因素;男性(OR=1.64,95%CI:1.38~1.95)、年龄(OR=5.54,95%CI:4.11~7.46)、每周食用1~2次霉变食物(OR=1.87,95%CI:1.38~2.54)、食管炎(OR=1.86,95%CI:1.22~2.86)和吃饭生气(OR=2.95,95%CI:2.37~3.67)是食管癌高风险相关的因素。结论江苏省农村地区居民食管癌及癌前病变检出率较高,应加强男性、高龄、有食管炎史和饮食习惯不良人群的食管癌健康知识宣传,以降低食管癌患病风险。

二分类、多分类Logistic回归模型SAS程序实现的探讨

目的:探讨在SAS中使用多个不同的过程分析Logistic回归模型。方法:通过具体实例说明相应的SAS程序并解释。结果:Logistic、catmod与genmod过程都可以拟合Logistic回归模型。结论:每个过程有其各自的特点,在实际处理数据时要能正确使用它们。

蒙古族服装线上定制服务营销策略研究

文章采用K-means算法对消费市场进行细分并锁定目标群体,通过无序多分类Logistic回归分析模型筛选影响消费者定制的因素,提出以产品和渠道为中心,通过打造品牌IP及提高线上定制体验等方式,实现企业服务与消费需求的有效融合,为制定蒙古族服装线上定制服务营销策略提供参考。

企业创新活动中外部知识搜索策略选择研究——来自中国制造业企业的经验证据

外部知识搜索属于开放式创新范畴,当制造业企业难以满足新产品生产所需时,将与供应商、客户、高等院校、科研机构和竞争对手等外部知识源建立联系,寻求外部合作,这些知识源对企业实现价值创造具有重要影响。通过识别与界定制造业企业外部知识搜索策略,构建企业创新活动(技术创新与流程创新)与外部知识获取策略选择关系框架,以中国制造业企业数据为样本,进行实证研究。结果表明,制造业企业知识获取策略可划分为最小化搜索、沿供应链搜索、多途径搜索、特定科学搜索、特定技术搜索和全面均衡搜索等6种;制造业企业知识搜索策略呈现多样化特征,并在技术创新与流程创新活动中呈现出显著差异性。

某军医大学研究生入学动机及其影响因素的调查研究

目的调查某军医大学研究生的入学动机及其影响因素,为研究生招生、培养和就业提供依据。方法采用分层抽样的方法,运用自制量表对某军医大学研究生的一般情况、生活方式、生活经历和入学动机进行调查。采用无序多分类logistic回归模型进行入学动机的多因素分析。结果本次调查共发出问卷1135份,合格问卷1080份,问卷有效率95.2%,其中学术型305名(28.2%),工作型477名(44.2%),其他型298名(27.6%)。多因素无序多分类logistic回归分析结果显示,以其他型为对照,年龄(OR=3.189,95%CI:1.612~6.306,P=0.001)、学位层次(OR=0.481,95%CI:0.287~0.808,P=0.006)、性别(OR=1.809,95%CI:1.190~2.750,P=0.006)、培养方式(OR=4.726,95%CI:2.026~11.021,P<0.001)、学位类型(OR=3.111,95%CI:2.031~4.767,P<0.001)、婚姻状况(OR=0.433,95%CI:0.238~0.789,P=0.006)、母亲学历(OR=0.162,95%CI:0.031~0.844,P=0.031)是学术型入学动机的影响因素;学位层次(OR=0.488,95%CI:0.302~0.789,P=0.003)、培养方式(OR=2.367,95%CI:1.177~4.757,P=0.016)、学位类型(OR=0.664,95%CI:0.473~0.932,P=0.018)、专业类型(OR=1.909,95%CI:1.314~2.774,P=0.001)是工作型入学动机的影响因素。结论研究生入学动机呈多样化特征,不同的入学动机受多方面不同因素的影响,应从研究生招生、入学前教育等多方面入手,提升研究生教育的质量。

地方高职院校学生就业选择影响因素调研

为探究影响地方高职院校学生就业选择的主要因素,对山东省部分高职院校的在校学生进行调研,利用无序多分类Logistic回归统计分析法构建无序多分类Logistic回归模型,识别影响高职院校学生就业选择的主要因素,分析各因素对大学生就业意向的影响程度。研究结果表明,性别、政治面貌、社会实践活动、家庭年收入、录取方式、性格、在校荣誉是影响大学生就业选择的主要因素;高职院校学生择业时注重的方面依次是:个人发展空间、收入空间、企业性质、家人或爱人建议、工作所在城市的环境及规模。建议通过针对性筛选优质企业,匹配学生求职需求,优化高职院校人才培养方式,提升学生就业竞争力,深化学校与地方龙头企业合作,提升学生职业技能等途径提升地方高职院校学生的就业率。

乡村振兴背景下脱贫质量的影响因素分析

打赢脱贫攻坚战、全面建成小康社会后,要在巩固拓展脱贫攻坚成果的基础上,做好乡村振兴这篇大文章,接续推进脱贫地区发展和农民群众生活改善。做好巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,不仅依赖于健全防止返贫动态监测和帮扶机制,也与脱贫质量的高低密切相关。从建档立卡贫困户的自身特征出发,以全国农村居民人均可支配收入中位数为参考依据,界定贫困户的脱贫质量,同时以7个指标作为贫困户脱贫质量的影响因素进行无序多分类logistic回归分析(一种广义的线性回归分析模型),发现家庭人均文化程度、外出务工人数、家户人口结构等都会对贫困户的脱贫质量产生影响。其中,家庭人均文化程度和外出务工人数为主要影响因素。

养老保险参保行为对养老责任认知的影响研究——基于CGSS2021数据的实证分析

本研究基于2021年中国综合社会调查数据,构建无序多分类logistic回归模型,对养老保险参保行为与养老责任认知之间的关联情况进行深入探讨。研究发现,养老保险参保行为显著促进了养老责任认知的转变,使得老年人能够更好地享受养老保障制度红利,而非单一依赖子女的经济支持,这种转变是社会养老保障体系不断完善及老年人养老观念现代化的体现。为更好地提升老年人生活质量,满足其养老需求,本文提出加大养老保险宣传力度、提高养老保险保障水平,以及推动政府、老人、子女三方合力共担养老责任,建立更加多样的养老服务体系等建议。

可持续生计框架下农户闲置宅基地处置意愿的影响因素研究

基于福建省460份农户调研数据,通过可持续生计框架,运用无序多分类Logit模型对农户的闲置宅基地的处置意愿进行实证研究。研究发现:总体上,农户对闲置宅基地的处置存在多种意愿,但当前处置意愿仍然较低;从具体的生计资本指标影响分析看,宅基地宗数、户均劳动力水平和宅基地政策认知情况等因素对农户宅基地的处置意愿均产生显著正向影响;农户的出租意愿受到是否有城镇住房因素的影响,农户宅基地转让意愿受到家庭现有耕地面积的影响,农户宅基地置换意愿还受到宅基地建筑面积与留村的直系亲属数量、家庭年均收入的影响,农户宅基地退出意愿则受到家庭现有耕地面积、是否担任村干部及家庭保障情况等因子的影响。据此提出:尊重农户多元意愿,采取差异性盘活政策;持续推进宅改政策宣传,促进农户转变私权意识;普及农村职业教育,完善农户社保机制。

居住环境对养老服务方式选择的影响因素分析

本文依据KANO理论结合我国老年人具体居住方式及环境构建理论分析框架,运用无序多分类Logistic回归分析法对影响老年人养老服务模式选择的影响因素进行分析。利用CLASS 2018数据进行实证研究,研究发现:选择不同养老服务方式的老年人不仅在人口学特征上存在群体差异,而且也受到其居住环境的影响;期待型需求的提高可以有效地增加老年人可选择的养老服务方式,在兴奋型需求得到更好满足的条件下,老年人更倾向于选择居家养老模式。建议优化老年人的居住环境,提高社区养老服务专业度及专业水平,更好地增加老年人的选择余地。

长链非编码RNA NKILA和微小RNA-485-5p在慢性鼻窦炎伴鼻息肉中的表达研究

目的:分析长链非编码RNA NKILA(LncRNA NKILA)和微小RNA-485-5p(miR-485-5p)在慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)中的表达及意义。方法:选取慢性鼻窦炎(CRS)患者93例,分为伴鼻息肉(CRSwNP)组49例,不伴鼻息肉(CRSsNP)组44例,另选取单纯鼻中隔偏曲患者36例作为对照组。采用视觉量表评分(VAS)、Lund-Kennedy鼻内镜评分、Lund-Mackay鼻窦CT评分(CT评分)评估所有受试对象的疾病严重程度;取CRSwNP组患者息肉组织、CRSsNP组钩突组织及对照组下鼻甲组织,qRT-PCR法检测组织中NKILA和miR-485-5p水平;采用R语言limma包分析LncRNA差异表达;Pearson法分析各变量的相关性;无序多分类Logistics回归分析影响CRSwNP的因素;ROC曲线分析NKILA、miR-485-5p水平对CRSwNP的诊断价值。结果:CRSwNP组、CRSsNP组及对照组NKILA水平依次降低,miR-485-5p水平依次升高,两两比较差异有统计学意义(P<0.05)。CRSwNP组息肉组织中NKILA与miR-485-5p呈负相关(P<0.05)。GSE136825芯片差异分析结果显示,NKILA显著上调。无序多分类Logistics回归分析显示,随着NKILA水平升高,CRSwNP患病风险不断增大,miR-485-5p水平升高可降低CRSwNP患病风险。ROC曲线显示,NKILA、miR-485-5p均对CRSwNP有较高的诊断价值。结论:CRSwNP患者息肉组织中NKILA高表达,miR-485-5p低表达,二者均与患者疾病严重程度有关,且对CRSwNP有一定的诊断价值。