МНОГОфакторный анализ. Как сделать с Статистике? Опции

[Solo...]

Уважаемые форумчане! Всем добрый день. С монофакторным анализом я вроде бы разобралась. Теперь нужно сделать многофакторный. Я постараюсь коротко изложить задачу, которая передо мной стоит и очень надеюсь на вашу помощь.
Есть следующие данные - построены в табличке примерно такой:

№||Результат:1-есть,0-нет ||Признак А:1-есть признак,0 -нет признака ||Признак В:1- есть,0 -нет ||Признак С:1-есть, 0 - нет || и т.д.
1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
2 | 1 | 0 | 0 | 1 |
3 | 0 | 1 | 0 | 0 |
4 | 1 | 0 | 0 | 1 |
5 | 0 | 1 | 1 | 0 |
6 | 0 | 1 | 0 | 0 |
7 | 1 | 0 | 1 | 0 | и т.д.


Я ввожу эти данные в программу Статистика. А вот что делать дальше - это уже сложнее.
На выходе мне нужно получить примерно следующий результат:

Для комбинациии признаков АВ Относительный риск =...., ДИ = ...., Р= .....,
Для комбинации признаков АВС Относительный риск =...., ДИ = ...., Р= .....,
Для комбинации признаков АС Относительный риск =...., ДИ = ...., Р= ....., и т.д. по разным комбинациям.


Подскажите пожалуйса, на какие кнопки последовательно жать и в получившихся данных где искать ответы на мои вопросы. Там же в резульатах всегда много цифр и не всегда понятно, что есть что.

Очень надеюсь на вашу помощь.

Сообщение отредактировал Solo... - 21.12.2008 - 11:03

[DrgLena]

Если вы не можете ничем помочь, это понятно - сложно объяснять тому, кто мало знаком со статистикой. Но такого рода советы тоже, на мой взгляд, лишние... Кому они нужны?

Постараюсь помочь, если приведенные данные реальные. Но в этом случае нужно начать не с логистической регрессии, а с более простого взгляда на данные. По вашим данным, между результатом и признаками существует следующая корреляционная связь (рагновая, по Спирмену)
1 2 3 4
результат -1.00000 -1.00000 -0.091287 0.547723

Т.е. если имеется 1 и 2 признак (1), то результат отсутствует (0). Т.о. в таблице 2х2 у вас в двух ячейках «0». Можно посчитать OR или RR только, если добавить 0,5 к каждому значению в четырехпольной таблице. Тогда OR=0.016, можете и RR =0.14 также руками посчитать. Признак 3 не влияет на результат, мы его пропустим. Четвертый влияет на результат, постройте таблицу 2х2 и посчитайте OR аналогично, добавляя 0.5 в каждую ячейку OR=7.0, но 95% Ди 0.2-219.0.
Если вы при таких данных хотите оценить одновременно результат влияния нескольких таких признаков, используя логистическую регрессию, которая теоретически была бы очень хороша, но оценки у вас будут весьма сомнительны из за того, что предикторы very redundant. Очевидно, это вам программа и выдает. Вот, как смогла, .... А про плохо обусловленную матрицу пусть Плав расскажет.

Сообщение отредактировал DrgLena - 23.12.2008 - 02:08