IBM наконец-то одумалась. Новое название SPSS стало... SPSS. Вот тут об этом http://spss.com/software/product-name-guide/

Однако не без странностей. Российский SPSS решение IBM не признает. А именно, новое название SPSS стало... PASW. Вот тут об этом http://www.spss.ru/2009/pasw.htm.

Несолидно. Да ладно.

Интереснее другое. SPSS ныне доступно для следующих операционных систем: MacOS, Linux и некоторых других. Вот тут доступна пробная версия http://forms.cognos.com/?elqPURLPage=4333&...b_spss_download

Либо не успели поменять, либо продают все еще 18 версию. Возврат с PASW на SPSS (точнее, IBM SPSS) произошел в 19 версии, 18 еще шла как PASW.

Здравствуйте! Пожалуйста, подскажите, как в SPSS 17.0 построить график, отражающий логистическую регрессию.
Я изучала связь между летальностью (умер - 1, выжил - 0) и сократимостью сердца - фракция выброса левого желудочка в % (различные значения). То есть у меня бинарная система, так как исхода всего два: 0 или 1. Кол-во пациентов - 1018. Получилось статистически значимое р=0,002. Пробовала диаграмму рассеивания, совсем ненаглядно. Можно ди вообще это графически изобразить? Но график очень нужен, так как в своей работе я именно методом логистической регрессии анализирую факторы риска.
Заранее спасибо!

Бинарную логистическую регрессию, в отличие от множественной, можно изобразить графически. Хотя этот график также будет так-себе наглядным: та же диаграмма рассеяния, но с S-образной логистической кривой (см. прикреплённый рисунок). Посмотреть как это сделать в SPSS сейчас не могу (построил в Statistica), а на работе не дадут:) - пишем отчёты. В SPSS есть модуль регрессионного анализа - должно быть в нём и должно получиться что-то типа того что у меня. Не разберётесь самостоятельно - можете продублировать вопрос в сообществе пользователей SPSS: http://community.livejournal.com/ru_spss/

PS Подумал ещё: если нужна наглядность может быть лучше изобразить ROC-кривую, построенную по результатам классификации наблюдений на основе полученной Вами логистической регрессии. Такие графики чаще встречаются в литературе и поэтому дают лучшее представление о качестве разделения групп (а значит и о силе влияния фактора на смертность) в отличие от крутизны изгиба на собственно кривой регрессии. Тема ROC-анализа подробно и неоднократно обсуждалась на форуме, меня этому научили здесь: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...amp;hl=Receiver.

Результаты логистической регрессии не принято изображать графически. Приводится таблица, содержащая наименование параметра, коэффициент регрессии, ошибку коэффициента регрессии и отношения шансов с их доверительными интервалами, рассчитанные по результатам регрессии.

Здравствуйте! Посмотрите, пожалуйста, правильно ли я поняла. Например, изучаем флияние фракции выброса лев.желудочка (ФВ,%) на осложнения после операции (0;1)
параметр - это ФВ в %
коэф.регрессии - это В=-0,026
ошибка коэф.регрессии - это стд.ошибка.=0,008
отношение шансов -?

В Выводе данных в Блоке 1: Метод = Принудительное включение смотрим таблицу "Переменные в уравнении"
Подскажите, что означают сокращения столбцов и что из этих данных мне надо указать в диссере?
В=-0,026
Стд.Ошибка 0,08
Вальд=11,072
ст.св.=1
знч.=0,001
Ехр (В)=0,975

Заранее спасибо)

Будьте добры, ответьте еще на один вопрос!
Речь о ROC-анализе в SPSS.
Какие данные помимо значения площади под кривой мне необходимо указать в диссере? (посмотрите, пожалуйста, таблицу в прикрепленном файле)
Нужно ли указывать доверительный интервал и как он обозначается сокращенно по-русски? (в ин.лит-ре CI)

Прикрепленный файл не скачивал (скачал, пожалуйста, внимательно проверяйте данные в посте - у Вас в нем ошибка, пропустили 0 в стд. ошибке), , обычно указываются в таблице
В Стд.Ошибка знач=р (либо все, т.е. В Стд.ошибка, Вальд, знач)
ехр(В) это и есть отношение шансов. Единственная проблема - 95%ДИ, для его ручного расчета считаете
В+1.96*стд.ошибка
В-1.96*стд.ошибка
В Вашем случае
-0.026+1.96*0.008=-0.0103
-0.026-1.96*0.008=-0.0417
берем антилогарифм (возводим е в степень, равную полученным границам) и получаем границы 95%ДИ:
0.959-0.990
Запись ОШ=0.975, 95%ДИ=0.959-0.990
Это значение в виде 0.975 (0.959-0.990) заносится в последний столбец таблицы
Если изменение шансов на 1%ФВ Вам не очень интересно, можно рассчитать на 10%ФВ:
ехр(-0.026*10)=0.77
95%ДИ=ехр(-0.417)-ехр(-0.103)=0.659-902

Спасибо, теперь все понятно!
Скажите, а если знач.=0.000, какое конкоретно значение "р" мне указывать в тексте работы? нельзя же написать 0,000.

Будьте добры, подскажите: можно ли применять логистическую регрессию для оценки влияния значения стратификационной шкалы на летальность? Существует система EuroSCORE для стратификации риска операционной летальности, сумма различных факторов (пол, возраст и др.) представляет собой % прогнозируемой летальности. Насколько корректно использовать значение EuroSCORE в качестве параметра в методе логистической регрессии и говорить потом о влиянии этого значения на летальность?
Кроме того, для оценки эффективности прогноза этой стратификационной модели я использую ROC-анализ с вычислением площади под кривой.
Зачастую в SPSS р=0,000, как с этим быть? какое числовое значение "р" я могу указать в своей работе в таких случаях?
Заранее спасибо)

р<0,001. Деципроцентного уровня значимости достаточно для принятия самых ответственных решений - насколько меньше можно уже не детализировать (но нужно чтобы сведений в представленных данных было достаточно для того, чтобы те кто занимаются мета-анализом смогли по ним рассчитать точное значение p).

Говорить о влиянии некоей оценочной шкалы на летальность некорректно. Но Вы можете оценить её диагностическую эффективность (ДЭ) по своим данным и сравнить её с ДЭ той шкалы, что была получена Вами в ходе множественной логистической регрессии.

А эта шкала для того и разработана, чтобы летальность прогнозировать.

EuroSCORE использует 17 предикторов и может давать два ответа, один, действительно аддитивный, (Standard), когда каждому значению предиктора соответствует простое число от 1 до 4. Например, 50 летняя женщина с активным эндокардитом и без других факторов риска будет иметь EuroSCORE Standard = 4 (но это не вероятность). А второй, более точный метод, использует именно логистическую регрессию, и каждый предиктор имеет свой коэффициент. Есть программы, в которых оба метода реализованы. Вероятность летального исхода для того же случая по EuroSCORE logistic =3.59 %

Не очень понятно для чего именно вы хотите использовать значения вероятности летального исхода по EuroSCORE в своей модели? Ведь не только для того чтобы только потом говорить о влиянии этого значения на летальность? Это уже доказано, и не удивительно, что вы получили р=0,000
Другое дело, что точность прогноза летальности по EuroSCORE вас не устраивает, и вы хотите ее улучшить, предложив другие предикторы. Тогда докажите, что площадь ROC по результатам вашей модели больше, чем по EuroSCORE logistic. То, что предложил nokh.

Или, вы хотите доказать, что нашли факторы снижающие риск, тогда эти факторы могут быть введены в модель и вероятности пересчитаны. Докажите, что ваша модель правильно прогнозирует, и что вероятности летальности по вашей модели ниже, чем расчетные по EuroSCORE.

Будьте добры, подскажите, как правильно провести сравнение прогнозируемой по шкале EuroSCORE и фактической госпитальной летальности?
Я определила критерий согласия Хосмера-Лемешова для общей группы пациентов: Хи-квадрат и р>0,05, что говорит о приемлемой калибровке модели. Затем вычислила площадь под ROC-кривой - 0,685 - тоже хорошо, делаю вывод о том, что система эффективна для прогноза госпитальной летальности в данной группе пациентов.
Но теперь в соответствии с зарубежными исследованиями общую группу пациентов надо разделить на 3 группы риска: низкого, среднего и высокого. Внутри каждой подгруппы риска определяют фактическую летальность и среднее значение прогнозируемой летальности по EuroSCORE в %. Теперь проблема - каким методом сравнивать прогнозируемую и фактическую летальности в отдельных группах? В публикациях приводятся отношения шансов и уровни значимости - никак не могу понять, откуда они берутся и как по ним интерпретируют: переоценивает или недооценивает риск данная стратификационная система? Насколько знаю, использовать логистическую регрессию некорректно - показатель EuroSCORE - это не фактор риска, а % летальности, рассчитанный на основе нескольких факторов риска.
Заранее спасибо за помощь!

те кто знает spps помогите понять в чем косяк

вот у меня есть к примеру массив данных

пол и отношения -это номинативные переменные

в этом то и проблема. потому что ,когда я хочу сравнить выборки с использование Хи-квадрат



я не вижу номинативную переменную "отношение" , я только "пол" могу отправить в список проверяемых переменных


при этом во вкладке переменные у меня "отношение" помечено как номинативная переменная, впрочем как и пол


помогите понять..почему при проверки не хи квадрат переменной "отношение" нет!=(((

на такой частный вопрос вам быстрее ответят здесь: http://ru-spss.livejournal.com/
PS Для создания скриншотов без специализированного софта и тем более фотоаппарата нужно найти в правом верхнем углу на клавиатуре кнопку Print Screen, нажимать на неё когда нужно и вставлять снимок экрана в Paint или другой редактор (правка - вставить или CTRL V) и обрезать как нужно.

А почему у Вас переменная "Пол" имеет значения 1 и 0 (в SPSS выставлено тип = числовой, шкала измерения = номинальная), а переменная "Отношение" кодируется как буква "Р"? (СПСС выставил скорее всего тип "строковой", шкалу Вы поставили номинальную). СПСС не может проводит Хи-квадрат со строковыми типами данных, закодируйте "Отношение" с помощью 0, 1, 2 и .т.д. и тест Хи-квадрат должен быть доступен.

Спасибо, зайду! я не знал про этот сайт.
первый скрин я делал при помощи snagit 10)
Но по правде говоря, иногда мне удобно пользовать спец .прогами для скринов, а иногда мне реально проще с мобилки:)

попробую,Вам отпишусь!

Коллеги, спасибо вам всем за отзывчивость. Там и правда номинативная переменная д.б. не текстовой ,а числовой, теперь "отношение" там есть.
у программы Statistica 8 в этом отношении плюс, там не принципиально как кодирована номинативная переменная. к Spss долго привыкать придётся.

yulya, Привет!

Признаться весьма удивлена Вашим утверждением "площадь под ROC-кривой - 0,685 - тоже хорошо, делаю вывод о том, что система эффективна для прогноза госпитальной летальности в данной группе пациентов". Ведь 0,685 всего лишь чуть-чуть больше "fifty-fifty". Разве можно в этом случае говорить об эффективности? Полагаю что следует говорить об неэффективности, и искать другие варианты. Кстати, даже в автореферате "ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ EuroSCORE ДЛЯ ОЦЕНКИ ОПЕРАЦИОННОГО РИСКА У ПАЦИЕНТОВ С ПОРОКАМИ КЛАПАНОВ СЕРДЦА И ДИЛАТАЦИЕЙ ЛЕВОГО ЖЕЛУДОЧКА" (полагаю Вы знакомы с ним :-)) написано на стр. 17:

Экспертная шкала для значений площади под ROC-кривой
Интервал площади под ROC-кривой Качество модели
0,9-1,0 Отличное
0,8-0,9 Очень хорошее
0,7-0,8 Хорошее
0,6-0,7 Удовлетворительное
0,5-0,6 Неудовлетворительное

А на следующей странице читаем:
"В нашем исследовании при анализе фактической и прогнозируемой госпитальной летальности в группе пациентов с дилатацией левого желудочка площадь под ROC-кривой составила 0,685"

Но главное не в этом. Как Вы знаете, шкала EuroSCORE была создана по данным за 1995 год, при этом было изучены 19030 пациентов из разных стран Европы, у которых фиксировались 68 предоперационных и 29 интраоперционных факторов. Так вот, если внимательно изучить эту шкалу, то мы увидим, что многие количественные признаки в ней переведены в качественные, с 2-3 градациями. И это уже плохо. Поскольку при такой трансформации теряется немало ценной информации. Второй аспект - население Европы за 1995 год и население России в настоящее время - "2 большие разницы" (или, как говорят в Одессе, 4 маленьких" :-)). Вывод: надо создавать собственные, региональные шкалы, а не идти на поводу у EuroSCORE. И вот здесь и заключаются основные трудности. Чтобы получить хорошие модели (обратите внимание, употребляю множественное число), необходимо оценить не 1-2 уравнение, в десятки, а иногда и сотни уравнений, из которых поэтапно конструировать всё боле лучшие модели. Так задача эта не из лёгких.

Успехов Вам!

Татьяна

Четыре маленьких разницы из Одессы
1. Информация Т.Л. о шкале явно взята с русскоязычного сайта, авторы которого не знают о том, что все уже пользуются уточненной версией за октябрь 2011 года и в нее входят только предоперционные факторы.
2. Если российский хирург получил, используя только данные этой шкалы, площадь под ROC 0,685 ,то это действительно удовлетворительный результат. Его можно улучшить, добавляя свои предикторы из своей предметной области.
3. Население России, действительно очень большое, но это не предиктор для этой шкалы, но, возможно, повод не идти на поводу у Европы.
4. Создавая ?собственные региональные шкалы? не забудьте внести в качестве предикторов качество дорог, количество дураков и концентрацию алкоголя в крови хирурга или разницу во времени за Уральскими горами. При этом, чем больше шкал будет создано, тем дороже будет оценена работа профессионального статистика.

Ну, это, конечно шутка, а если серьезно, то не может быть региональной науки или регионального качества лечения.

Диссертация, о которой идёт речь, выполнена в НЦССХ им. Бакулева в 2009-2010 гг, и представлена лишь в начале 2011 г. Так что в ней использована старая версия EuroSCORE.





Вот и я об этом пишу. И не только я, но и сама диссертантка в автореферате.




П. 3 мне непонятен. Я писала о том, что нужно учитывать различие популяций.




Относительно стоимости работы профессионального статистика. Здесь надо сравнить, что дороже, такая работа, или смерть сотен пациентов. У Вас есть опыт такого сравнения? Или кто-то делал такое сравнение?



Почему? Разве наука, которую делают в регионах, является не региональной? Посмотрите медицинские диссертации за последние 20 лет. Порядка 10-20% как раз на тему региональных особенностей. О качестве не говорю. Полагаю Вы согласитесь, что есть отличия в лечении заболеваний, к примеру, жителей Дагестана, и жителей Чукотки.




Отчего же! Как может, и есть. Например, лечение в Питере отличается от лечения во Владивостоке. Однажды, лет 40 назад, испытала "на своей шкуре".

Вот пока вы будете создавать свои региональные шкалы, все меньше людей будут лечиться в регионах и вообще в России, что и наблюдется в высших эшелонах власти. Кардиохирурги контролируются именно единой шкалой, которая позволяет сравнивать результаты в группах стандартизированных по уровню риска. Региональные особенности вряд ли будут внесены в модель расчета кардиохирургического риска, но чтобы доля региональных диссертаций увеличилась, возможно. Можно только приветствовать использование международных шкал в российских исследованиях.

Не надо путать кое-что кое с чем. Люди лечатся за рубежом не потому, что создаются региональные шкалы. Почитайте эти ссылки:

http://www.mk.ru/incident/article/2012/03/...r-v-utrobe.html
http://www.vzglyad.ru/economy/2012/3/14/568366.html
http://www.ng.ru/politics/2012-01-25/3_kartblansh.html

Вот объяснение этому.

DIXI


Татьяна.

Простите за беспокойство) это снова Я:)

мой СПСС19, нормально все время работал, а вчера, когда стал открывать свой *sav фаил , он долго грузится и пишет ошибку:
"Ошибка, при подключении к удаленному серверу inet: Локальный компьютер 0"
никогда такого не было.

помогите понять что сделать..я не хочу ничего удалять.

Подскажите, пожалуйста, если кто-то может, где находится непараметрический одновыборочный т-тест, показывающий значимость различия среднего и заданного числа? Там в 19ой версии новое окно для всех одновыборочных тестов, и я не могу найти нужный(((( HELP!!!

Меню в IBM SPSS Version 20: Анализ -> Непараметрические критерии -> Одновыборочные -> Параметры -> поставить галку в "Сравнить медиану с гипотетической (критерий знаковых рангов Вилконсона)" -> Ввести заданное число (гипотетическую медиану) -> нажать кнопку "Запуск"

У меня, кстати, 19 версия, но общей картины это не меняет((( Много раз пыталась сделать то, что вы советуете, output пишет много вопросительных знаков и выполнение этой команды прекращается, причём параметрический т-тест для этой же переменной и этого среднего значения выполняется. Ума не приложу, где может быть проблема(((

В русской локализации (в русском ВЫВОДЕ) иногда непараметрические критерии не срабатывают и выдают ошибку об отсутствии лицензии. Попробуйте изменить язык вывода результатов на английский. Выберите в меню: Правка -> Параметры -> вкладка "Общие свойства" -> Вывод -> Язык -> Английский

А не подскажите - SPSS отношение считает 95%-доверительный интервал для отношения рисков? Для отношения шансов нашел, а для отношения рисков - нет. Или, может, есть какой-нибудь калькулятор?...

Для программ сначала читается помощь. Для прочего - сначала используется поиск в интернете.

Спасибо! Нашел то, что нужно + еще много полезного!