样本量太少会让单因素logistic回归得到没有意义的结果吗？ logistic回归分析

样本量太少会让单因素logistic回归得到没有意义的结果吗？logistic回归分析

26个题目,105份问卷,做因子分析,和我预设的维度不太一样,请问是什么问题,样本太少了吗?求解答

可以根据因子载荷系数的大小对题项进行删除，比如存在与预想维度完全不一致的题项，可以考虑删除这个题项然后重新分析。

同样的样本数据，不同的分析思路，有可能出现结果不相同，但只要符合因子的思维概念即可。需要来回多次进行对比，找出最佳结果。

具体可以查看spssau的帮助手册，说的更加详细。

这样的用法是错的！

1、你这个研究是没有对照的，这本就不符合研究的统计学原理。应该用病例对照或队列研究的方法，选择未发生心梗的作为对照组。

2、因变量应该选择结果：比如是否发生心梗，以发生的为1,未发生的为0.

3、logistic回归中，<40y组和>=60y组也同样是一个研究的危险因素，应该与其他的吸烟、高血压、糖尿病一起作为自变量进行分析。

4、没有对照，上面的单因素分析结果也是错误的。

t检验一般适用于样本量在30个以下的检验，但是你这个样本量也太小了，各5个，最好的还是用非参数检验。当然你也可以尝试用t检验做一下看，可能结果跟非参数的不会有差异

logit回归

1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。

2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。

4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。

5.选项里面至少选择95%CI。

点击ok。

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单因素方差分析

方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。

方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）

在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，

打开单因素方差分析对话框

在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok

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