心理因素的无序多分类Logistic回归结果及优化方案

(一)整体模型显著性检验

在检验Logistic回归模型时，通常将其与截距模型比较，截距模型是将所有自变量删除后只剩一个截距系数的模型，以截距模型为标准，比较在加入自变量后新的模型的拟合水平是否显著提高。具体而言，加入自变量后，-2倍对数似然函数值是否降低，且是否通过卡方检验。如果-2倍对数似然函数值降低，卡方检验显著性水平小于研究者设定的水平^[13]，则表明该回归模型自变量全体与Logit P线性关系显著，可采用线性模型拟合。

在心理因素的无序多分类Logistic回归结果中，模型适配信息表显示：加入自变量后，-2倍的对数似然函数值由截距模型的1091.786下降到1035.047，似然比卡方检验显著性水平为0.000，表明回归方程中解释变量全体与发生比比值的对数值(Logit P)的线性关系显著，可采用线性模型拟合。

(二)整体模型拟合优度检验

在Logistic回归模型中，模型拟合优度检验可通过Nagelkerke R2系数判断，Nagelkerke R2系数在0到1之间，取值越接近1，拟合优度越高。该模型的Nagelkerke R2系数为0.129，表明自变量的解释度达到12.9%，同时通过似然比卡方检验，该模型具有一定的解释力。

(三)整体模型自变量显著性检验

表5-3 通过似然比卡方检验的心理因素(www.xing528.com)

整体模型自变量显著性检验虽然也采用似然比卡方检验，但与整体模型显著性检验不同，不是加入自变量后的模型与截距模型的比较，而是完全模型与简化模型的比较，显著性水平低于研究者设定水平，通过显著性检验；通过显著性检验的自变量对因变量“整体”产生作用^[14]，故与参数估计中不完全一致。心理因素无序多分类Logistic回归结果显示：对流动行为整体产生作用的因素包括非经济动机、非制度性态度、从众心理与相对剥夺感。

(四)参数估计结果

表5-4 影响显著的心理因素参数估计

注：参照组：保持流动类型，本章所有回归模型的参照组均为保持流动类型。β是回归系数，S.E.是标准误差，Wald是Wald统计量，Exp(B)为发生比率，下同。

参数估计结果用以说明因变量(其他组与参照组发生比比值)受到哪些因素的影响，根据参数估计结果，可建立回归方程^[15]。