Результаты анализа логистической регрессии (прямой отбор) в R отличаются от результатов в SPSS - PullRequest
Новая
       37

Результаты анализа логистической регрессии (прямой отбор) в R отличаются от результатов в SPSS

0 голосов
/ 09 июля 2019

Первое изображение - результаты в SPSS. Изображение 1

И это код R для анализа (логистическая регрессия-выбор вперед) 

#stepwise logistic regression
    fullmod<- 
      glm(Grouping~Age+ODI+B+C+E+D+F+G+H+J+K+L,data=data1,family=binomial)
    nothing<-glm(Grouping~1, data=data1, family=binomial) 
    summary(nothing)
    forwards = 
      step(nothing,scope=list(lower=formula(nothing),upper=formula(fullmod)), 
       direction="forward")
    summary(forwards)
    round(exp(forwards$coefficients),3)
    round(exp(confint(forwards)),3)

Второе изображение - результат кода R. Изображение 2

Как видите, новая переменная (переменная E на втором изображении) была добавлена ​​в результате R.

Я очень смущен этими противоречивыми результатами.

Какой результат (SPSS или R) мне выбрать?

Спасибо за внимание к моей проблеме

1 Ответ

0 голосов
/ 19 июля 2019

Согласно документации шага R, добавляются предикторы на основе AIC. В SPSS Statistics LOGISTIC REGRESSION это делается на основе значений p для статистики очков.

...