二分类变量相关性分析spss_SPSS教程|二分类logistic回归及SPSS操作

本文以轻度认知障碍(MCI)老年人精神行为症状为例,介绍了如何使用SPSS进行二分类logistic回归分析。研究发现居住情况和睡眠情况对症状的影响有统计学意义,居住状况和失眠状况分别与精神行为症状风险增加相关。

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一.案例

案例来源:中华护理杂志2018年10期

关于轻度认知障碍(MCI)老年人精神行为症状及影响因素的调查研究。

方法:采用神经精神问卷(NPI-Q)知情者版,对60名社区初筛为MCI老年人的家属进行调查,根据回收到的有效数据分析MCI老年人精神行为症状的发生情况并研究其影响因素,以期为今后对MCI精神行为症状的预防和干预提供依据。

二.说明

看过的朋友应该记得,我们之前讲过这个案例,当时是以患者精神行为症状个数的分组为因变量进行的有序多分类logistic回归(案例分析 | 有序多分类logistic回归及SPSS操作),如果我们改变指标,将结局定为出现精神行为症状和未出现精神行为症状,此时因变量是一个二分类资料,那么对于该问题的研究就不能再使用有序多分类logistic回归,而是运用它专属的二分类logistic回归。各变量赋值方式如表1:

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三.SPSS操作

1.操作步骤

内容概要:本文档是详尽的 Android SDK 中文帮助文档,介绍了 Android SDK 的核心概念、组件、开发环境搭建、基础开发流程及常用工具使用指南。首先解释了 Android SDK 的定义及其核心价值,即提供标准化开发环境,使开发者能高效构建、测试、优化 Android 应用。接着详细列出了 SDK 的核心组件,包括 Android Studio、SDK Tools、Platform Tools、Build Tools、Android 平台版本和系统镜像。随后,文档提供了详细的环境搭建步骤,适用于 Windows、macOS 和 Linux 系统,并介绍了基础开发流程,以“Hello World”为例展示了从创建项目到运行应用的全过程。此外,还深入讲解了 ADB、AVD Manager 和 SDK Manager 等核心工具的功能和使用方法。最后,文档涵盖了调试与优化工具(如 Logcat、Profiler 和 Layout Inspector)、关键开发技巧(如多版本 SDK 兼容、Jetpack 库的使用和资源文件管理)以及常见问题的解决方案。 适合人群:具有初步编程知识,希望深入了解 Android 应用开发的开发者,尤其是新手开发者和有一定经验但需要系统化学习 Android SDK 的技术人员。 使用场景及目标:①帮助开发者快速搭建 Android 开发环境;②指导开发者完成基础应用开发,理解核心工具的使用;③提高开发效率,掌握调试与优化技巧;④解决常见开发过程中遇到的问题。 阅读建议:此文档内容全面且实用,建议读者按照章节顺序逐步学习,结合实际开发项目进行练习,尤其要注意动手实践环境搭建和基础开发流程,同时参考提供的扩展学习资源,进一步提升开发技能。
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