Poisson回归分析具体示例与软件操作步骤

Poisson回归分析具体示例与步骤

Poisson回归分析是一种用于研究自变量（X）对因变量（Y）影响的统计方法，其中因变量Y需要符合Poisson分布特征。Poisson分布通常用于描述单位时间、单位面积或单位体积内某事件发生的频数分布情况，例如每小时闯红灯的人数、每百万人口中患癌症的人数等。

示例背景

假设我们想研究性别和年龄对皮肤癌发病率的影响。其中，性别为定类变量（男、女），年龄为定量变量，皮肤癌发病率为Poisson分布数据。此外，每个地区的人口基数不同，因此需要将人口基数作为基数变量纳入模型。

具体步骤

1. 数据准备
   • 确保因变量Y（皮肤癌发病率）符合Poisson分布特征。
   • 如果自变量X为定类数据（如性别），需要进行虚拟变量处理。例如，将性别转换为“性别_女”和“性别_男”，并以“性别_男”作为参照组。
   • 将人口基数作为基数变量纳入模型。
2. SPSSAU操作步骤
   • 登录SPSSAU(在线SPSS)平台。
   • 在“实验/医学研究”中选择“Poisson回归”。
   • 将因变量Y（皮肤癌发病率）放入“Y”框中。
   • 将自变量X（性别_女、年龄）放入“X”框中。
   • 将人口基数放入“基数”框中。
   • 点击“开始分析”按钮，SPSSAU将自动进行Poisson回归分析。
3. 结果解读
   • 模型整体检验：首先查看模型似然比检验结果。如果P值小于0.05，说明模型构建有意义。
   • 自变量影响分析：查看每个自变量的P值。如果P值小于0.05，说明该自变量对因变量有显著影响。进一步分析影响的方向（正向或负向）。
   • 模型预测准确率：查看模型的AIC值和BIC值，评估模型的预测准确率。

总结

通过Poisson回归分析，我们可以有效研究自变量对因变量的影响，特别是在因变量符合Poisson分布特征的情况下。SPSSAU(在线SPSS)平台提供了便捷的操作界面和详细的结果解读，帮助用户轻松完成数据分析。