Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛。

Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归。

在SPSS中,有两个过程可以进行Probit回归,一个是独立的Probit过程,该过程只能处理因变量为二分类的情况;另一个是Logistic回归过程,将连接函数改为Probit,该过程对因变量的形式没有要求。

我们还是以二分类Logistic回归的例子来进行二分类的Probit回归分析,并对比二者的差异

SPSS默认二分类Probit回归的数据资料是频数表形式,而本例的数据形式是个案明细,因此需要增加一个频数变量count,使用以下语句实现比较方便

COMPUTE   count = 1.
EXECUTE.

运行之后,在原数据中将新增一个count变量

分析—回归—Probit

下面我们再看一个频数资料的Probit回归的例子

例:想通过研究某种毒素的浓度与致死量的关系,来分析这种毒素的毒性,数据以频数表的形式组成,如下

c表示毒素浓度,total为每组的小鼠数量,dead为死亡数量

分析—回归—Probit



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