有序logistic回归平行性检验概念不满足怎么办

一、平行性检验的概念

平行性检验是有序Logistic回归分析的前提条件，也称为比例优势假设检验。它检验的是：不同分割点(即因变量Y的不同类别)的回归方程中，各自变量的回归系数是否相同。

在SPSSAU(在线SPSS)中，平行性检验结果会显示在输出表格中：

判断标准： 

- 当p值 > 0.05时，接受原假设，说明模型满足平行性检验 

- 当p值 ≤ 0.05时，拒绝原假设，说明模型不满足平行性检验

二、不满足平行性检验的解决方案

当在SPSSAU(网页SPSS)中发现有序Logistic回归不满足平行性检验时，可以采取以下解决方案：

1. 改用多分类Logit回归

这是SPSSAU官方推荐的首选方案。在SPSSAU操作路径为：

【进阶方法】→【多分类Logit】

2. 调整连接函数

SPSSAU默认使用Logit连接函数，可以尝试其他连接函数： 

- Probit：当因变量接近正态分布时使用

- 补充log-log：当因变量高水平选项出现概率高且选项较多时使用

3. 合并因变量类别

对因变量Y的各组别进行合并处理，然后重新进行分析。例如： 

- 将"不幸福、比较幸福、十分幸福"合并为"不幸福/幸福"两类 

- 合并后再进行多分类Logit回归分析

4. 筛选自变量

如果自变量X过多(如超过10个)，建议： 

1. 对定类X与Y进行卡方分析 

2. 对定量X与Y进行方差分析 

3. 只将有显著差异关系的X放入模型

5. 检查数据质量

• 检查样本量是否过少(建议样本量至少是自变量数的10-15倍)
• 检查变量间是否存在完全相关关系(相关系数为1或0)
• 检查因变量类别分布是否过于不均衡

三、实际应用建议

1. 研究目的优先：多数实证研究关注影响关系而非预测准确率，平行性检验不满足时改用多分类Logit回归通常不会影响核心结论。
2. 专业判断：根据研究领域专业知识判断是否真的需要保持有序性，有时将有序变量当作连续变量使用线性回归也是可行选择。

如需更详细的操作指导，可参考SPSSAU有序Logit回归帮助文档。