Uma regressão logística é semelhante a uma análise de função discriminante, pois informa até que ponto você pode prever uma determinada variável com base no que sabe sobre outras variáveis categóricas. No entanto, a vantagem da regressão logística é que qualquer número de variáveis pode ser incluído e, se desejado, todas as variáveis preditoras podem ser categóricas. No SPSS, você pode representar graficamente uma regressão logística através do menu "Opções" da janela "Regressão logística binária".
Etapa 1
Inicie o SPSS. Selecione "Abrir uma fonte de dados existente" na janela de boas-vindas que aparece. Clique duas vezes em "Mais arquivos" e navegue até o arquivo de dados. Clique duas vezes no arquivo para abri-lo no SPSS.
Etapa 2
Clique em “Analisar”, depois em “Regressão” e selecione “Logística binária”. A janela "Regressão Logística" aparecerá.
Etapa 3
Clique em sua variável dependente na lista à direita -- ou seja, a variável que você está tentando prever. Em seguida, clique na seta ao lado da caixa "Dependente". Em seguida, selecione suas variáveis de previsão, usando o botão "Ctrl" se precisar clicar em mais de uma, e clique na seta ao lado da caixa "Covariáveis". Observe que suas variáveis categóricas recebem automaticamente um rótulo "(cat)" próximo a elas. Se você deseja incluir a interação entre qualquer uma de suas variáveis na análise, clique em cada uma uma vez na lista principal à esquerda e, em seguida, clique no botão ">a*b>" ao lado da caixa "Covariáveis".
Etapa 4
Selecione "Forward:LR" no menu suspenso "Método". Isso fornece os resultados para cada um de seus preditores separadamente, permitindo que você veja o quanto cada um deles contribui para o modelo geral, bem como o poder preditivo de todas as variáveis juntas.
Etapa 5
Clique em "Opções". No cabeçalho "Estatísticas e gráficos", selecione "Gráficos de classificação". Depois de fazer isso, o SPSS retorna um gráfico de sua regressão logística. Outras estatísticas úteis deste menu são "Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit" e "Histórico de iteração". A saída desses dois testes fornece informações sobre a precisão do modelo. Clique em "Continuar" quando terminar.
Etapa 6
Clique OK." Aguarde um pouco para que os resultados apareçam. A regressão logística é um procedimento bastante intensivo em computador e, com grandes conjuntos de dados, isso pode levar algum tempo. Quando a tela de saída aparecer, role para baixo para ver seu gráfico.
