{"id":806,"date":"2023-07-28T16:53:36","date_gmt":"2023-07-28T16:53:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:53:36","modified_gmt":"2023-07-28T16:53:36","slug":"regressione-logistica-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-spss\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione logistica in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>La regressione logistica<\/strong> \u00e8 un metodo che utilizziamo per adattare un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs.-classificazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">modello di regressione<\/a> quando la variabile di risposta \u00e8 binaria.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire la regressione logistica in SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: regressione logistica in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire la regressione logistica in SPSS per un set di dati che indica se i giocatori di basket universitari sono stati arruolati o meno nell&#8217;NBA (draft: 0 = no, 1 = s\u00ec) in base al loro GPA. punti per partita e il loro livello di divisione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa inserisci i seguenti dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8897 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/journauxpss1.png\" alt=\"\" width=\"394\" height=\"459\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire la regressione logistica.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Analizza<\/strong> , quindi <strong>su Regressione<\/strong> , quindi <strong>su Regressione logistica binaria<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8898 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/journauxpss2.png\" alt=\"Opzione di regressione logistica binaria in SPSS\" width=\"506\" height=\"454\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella nuova finestra visualizzata, trascina il <strong>progetto<\/strong> della variabile di risposta binaria nell&#8217;area denominata Dipendente. Quindi trascina i <strong>due punti<\/strong> e <strong>la divisione<\/strong> delle variabili predittive nella casella denominata Blocco 1 di 1. Lascia il <strong>metodo<\/strong> impostato su Invio. Quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8899\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logspss3.png\" alt=\"Input di regressione logistica in SPSS\" width=\"442\" height=\"333\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3. Interpretare il risultato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verr\u00e0 visualizzato il risultato della regressione logistica:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8900 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logspss4.png\" alt=\"Risultato della regressione logistica in SPSS\" width=\"503\" height=\"473\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Riepilogo del modello:<\/strong> la metrica pi\u00f9 utile in questa tabella \u00e8 il quadrato R di Nagelkerke, che ci indica la percentuale di variazione nella <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive. In questo caso i punti e la divisione possono spiegare <strong>il 72,5%<\/strong> della variabilit\u00e0 del draft.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tabella di classificazione:<\/strong> la metrica pi\u00f9 utile in questa tabella \u00e8 la percentuale complessiva, che ci indica la percentuale di osservazioni che il modello \u00e8 stato in grado di classificare correttamente. In questo caso, il modello di regressione logistica \u00e8 stato in grado di prevedere correttamente l\u2019esito del draft per l\u2019 <strong>85,7%<\/strong> dei giocatori.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Variabili nell&#8217;equazione:<\/strong> quest&#8217;ultima tabella ci fornisce diverse misurazioni utili, tra cui:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wald:<\/strong> statistica del test Wald per ciascuna variabile predittiva, utilizzata per determinare se ciascuna variabile predittiva \u00e8 statisticamente significativa o meno.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> il valore p che corrisponde alla statistica del test di Wald per ciascuna variabile predittrice. Vediamo che il valore p per <strong>i punti<\/strong> \u00e8 0,039 e il valore p per <strong>la divisione<\/strong> \u00e8 0,557.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esp(B):<\/strong> il rapporto odd per ciascuna variabile predittrice. Questo ci dice la variazione delle probabilit\u00e0 che un giocatore venga scelto associato a un aumento di un&#8217;unit\u00e0 in una determinata variabile predittiva. Ad esempio, le probabilit\u00e0 che un giocatore della Divisione 2 venga scelto sono solo 0,339 delle probabilit\u00e0 che un giocatore della Divisione 1 venga scelto. Allo stesso modo, ogni aumento unitario aggiuntivo di punti per partita \u00e8 associato a un aumento di 1.319 delle probabilit\u00e0 che un giocatore venga scelto.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo quindi utilizzare i coefficienti (i valori nella colonna etichettata B) per prevedere la probabilit\u00e0 che un dato giocatore venga scelto, utilizzando la seguente formula:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Probabilit\u00e0 = e <sup>-3.152 + 0.277 (punti) \u2013 1.082 (divisione)<\/sup> \/ (1+e <sup>-3.152 + 0.277 (punti) \u2013 1.082 (divisione)<\/sup> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la probabilit\u00e0 che un giocatore che ha una media di 20 punti a partita e gioca in Division 1 venga scelto pu\u00f2 essere calcolata come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Probabilit\u00e0 = e <sup>-3,152 + 0,277(20) \u2013 1,082(1)<\/sup> \/ (1+e <sup>-3,152 + 0,277(20) \u2013 1,082(1)<\/sup> ) = <strong>0,787<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questa probabilit\u00e0 \u00e8 maggiore di 0,5, prevediamo che questo giocatore verr\u00e0 scelto.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4. Riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, vorremmo riportare i risultati della nostra regressione logistica. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 stata eseguita una regressione logistica per determinare in che modo i punti per partita e il livello di divisione influiscono sulla probabilit\u00e0 di un giocatore di basket di essere scelto. Nell&#8217;analisi sono stati utilizzati un totale di 14 giocatori.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modello ha spiegato il 72,5% della variazione nei risultati del progetto e ha classificato correttamente l\u201985,7% dei casi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le probabilit\u00e0 che un giocatore della Divisione 2 venisse scelto erano solo 0,339 delle probabilit\u00e0 che un giocatore della Divisione 1 venisse scelto.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni aumento unitario aggiuntivo di punti per partita era associato a un aumento di 1.319 nelle probabilit\u00e0 che un giocatore venisse scelto.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un metodo che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Questo tutorial spiega come eseguire la regressione logistica in SPSS. 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