1. Vào menu Analyze Regression Binary Logistic, xuất hiện hộp thoại sau:
2. Đưa biến phụ thuộc Y dạng nhị phân vào ô dependent, và biến độc lập sang khung Covariate.
3. Chọn phương pháp đưa biến vào (Method) tương tự như hồi quy tuyến tính thông thường. Tuy nhiên điều kiện căn cứ trên số thống kê likelihood-ratio (tỷ lệ thích hợp) hay số thống kê Wald.
- Enter: đưa vào bắt buộc, các biến trong khối biến độc lập được đưa vào trong một bước.
- Forward: Conditional là phương pháp đưa dần vào theo điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện.
- Forward: LR là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa (maximum-likelihood estimates).
- Forward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald.
40
- Backward: Conditional là phương pháp loại trừ dần theo điều kiện. Nó kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên những ước lượng thông số có điều kiện.
- Backward: LR là phương pháp loại trừ dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Likelihood-ratio dựa trên ước lượng khả năng xảy ra tối đa.
- Backward: Wald là phương pháp đưa dần vào kiểm tra việc loại biến căn cứ trên xác suất của số thống kê Wald.
- Stepwise: hồi quy từng bước, số thống kê được sử dụng cho các biến được đưa vào và loại ra căn cứ trên số thống kê Likelihood-ratio, hay số thống kê Wald. 4. Để hiện đồ thị phân loại giá trị thật và giá trị dự báo của biến phụ thuộc, chọn
Option, chọn Classification plots trong phần Statistics and plots. Click Continue trở về hộp thoại đầu tiên.
5. Muốn tính được giá trị dự đoán, là xác suất mà một đối tượng sẽ … (biến phụ thuộc Y), ta chọn Predict value trong hộp thoại Save. Chọn Continue Ok để thực hiện lệnh.
41