Mối liên hệ tương quan phi tuyến là mối liên hệ tương quan giữa các tiêu thức không được biểu hiện bằng một đường thẳng mà bằng các đường cong có hình dáng khác nhau .
Chạy đồng thời nhiều dạng phương trình hồi qui để tìm dạng đường phù hợp nhất. Trong trường hợp chưa biết dạng đường nào (Linear, Quadratic, Logarithmic, Cubic, Power…) phù hợp với dữ liệu mẫu, ta chạy hồi qui nhiều dạng đường để chọn ra dạng đường phù hợp nhất.
Trong menu Analyze, chọn Regression, chọn Cure
Estimation, chọn dạng đường muốn thực hiện hồi qui:
Kết quả mô hình hồi qui theo từng dạng đường được mô tả đầy đủ trong các bảng dữ liệu, ý nghĩa các tham số đã được giải thích như trong ví dụ hồi qui tuyến tính, từ đó giúp ta chọn được dạng đường phù hợp nhất với dữ liệu đã có.
49 Muốn biết mức độ ảnh hưởng cần lưu ý đến các trị số sau:
1. Hệ số tương quan R (coefficient of correlation): yếu tố nào có R càng lớn thì ảnh hưởng càng nhiều
2. Bình phương của R (R square): yếu tố nào có R2 càng lớn thì mối quan
hệ giữa yếu tố đó và biến y càng chặt chẽ.
3. Hệ số hồi qui β (regression coefficient): yếu tố nào có β cao thì ảnh hưởng nhiều hơn, tuy nhiên các yếu tố có đơn vị khác nhau (tuổi, mmol/L, mmHg....) nên không thể so sánh mức ảnh hưởng giữa các yếu tố. Nếu muốn so sánh phải đổi các yếu tố có cùng đơn vị là độ lệch chuẩn, lúc đó ta có hệ số hồi
qui chuẩn hóa: βS= β. Sx
Sy ( Với Sx là độ lệch chuẩn của x tương ứng và Sy là độ
lệch chuẩn của y).
4. Trị số p (p value): càng nhỏ mức ảnh hưởng càng mạnh.