比分檢驗（score test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 比分檢驗的結果分析：如下圖所示就是比分檢驗的結果表，從這個表中你可以看到有三個變數，有sex、ecg、age，這三個變數的sig值代表如果將模型外的各個變數納入模型，則整個模型的擬合優度改變是否有統計學意義。sig值小於0.05說明是有意義的。 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END 似然比檢驗 1 似然比檢驗（likehood ratio test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 似然比檢驗的結果分析：你看到的下面的第二副圖就是似然比的檢驗結果，我們對圖中的三個引數的解釋如下： spss逐步迴歸怎樣篩選變數 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END Wald檢驗 1 Wald檢驗（ Wald test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 walds檢驗的結果分析：在結果輸出中，所有關於B的檢驗都是wald檢驗，下圖是輸出的結果之一，sig值證明了B是否具有統計學意義。sig<0.05證明B具有統計學意義。 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END 三種分析方法的比較 1 •以上三種方法中 –似然比檢驗最可靠，基於整個模型的擬合情況進行的檢驗 –比分檢驗一般與它相一致，但兩者計算量均較大； –而Wald檢驗未考慮各因素間的綜合作用，在因素間有共線性存在時,結果不像其它兩者可靠。在篩選變數時， Wald法慎用
比分檢驗（score test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 比分檢驗的結果分析：如下圖所示就是比分檢驗的結果表，從這個表中你可以看到有三個變數，有sex、ecg、age，這三個變數的sig值代表如果將模型外的各個變數納入模型，則整個模型的擬合優度改變是否有統計學意義。sig值小於0.05說明是有意義的。 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END 似然比檢驗 1 似然比檢驗（likehood ratio test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 似然比檢驗的結果分析：你看到的下面的第二副圖就是似然比的檢驗結果，我們對圖中的三個引數的解釋如下： spss逐步迴歸怎樣篩選變數 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END Wald檢驗 1 Wald檢驗（ Wald test） spss逐步迴歸怎樣篩選變數 2 walds檢驗的結果分析：在結果輸出中，所有關於B的檢驗都是wald檢驗，下圖是輸出的結果之一，sig值證明了B是否具有統計學意義。sig<0.05證明B具有統計學意義。 spss逐步迴歸怎樣篩選變數 END 三種分析方法的比較 1 •以上三種方法中 –似然比檢驗最可靠，基於整個模型的擬合情況進行的檢驗 –比分檢驗一般與它相一致，但兩者計算量均較大； –而Wald檢驗未考慮各因素間的綜合作用，在因素間有共線性存在時,結果不像其它兩者可靠。在篩選變數時， Wald法慎用