即疗法的新旧对于康复情况是有影响的，当疗法比较就新的时候，康复的概率会更高一点 。
当然logistic回归除了有二项的以外，还有有序的logistic回归，条件logistic回归等 。*** 类似 。
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*** 总结，对于该部分的logistic回归方程，首先你要确定你要使用哪个类型的logistic回归模型，然后去寻找该模型的一个表达式，再通过spss软件，求出系数，把系数代入表达式，即可构造出模型 。比如上述中确定了二项logistic回归的表达式：
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那么通过spss确定系数以后，代入表达式即可得出模型 。
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11.聚类 ***
物以类聚，人以群分 。对数据或者样本进行聚类，了解对象的类别，具有一定的探索性 。聚类的原理是什么呢，很简单，就是通过距离和相似系数进行聚类，其原理不再说明 。
常用的有k均值聚类和系统聚类 。
举个栗子：
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对以上数据进行聚类：“分析”--“分类”-“k-均值聚类”
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同时确定分类数：
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由于设置的是聚类成两类，所以结果显示如下：
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可以看出不同案例号对应的类别，当然你也可以尝试设置成4类等，看看结果会发生什么变化 。（如下）
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也可以进行系统聚类：比如对这些数据进行系统聚类：
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得到的一个垂直冰柱图和树状图：
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12.主成分分析、因子分析
这里用的是一个降维的思想，从一堆变量中，选取出一些主要变量进行分析 。主要还是通过特征根的大小来衡量 。
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主成分分析和因子分析到底有什么异同？大家可以先自行了解一下，提示：主成分分析实质是线性变换，无假设检验，因子分析是统计模型，有些因子模型可以做假设检验，其次主成分分析在spss操作中不需要旋转，而因子分析则需要旋转 。
举一个因子分析例子，并通过构造碎石图、做球形检验和旋转来看看因子分析的具体操作：
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其x1到x9分别表示：
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选择“分析”--“降维”--“因子分析”：得到的结果如下：
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碎石图怎么看？看斜率，前3的成分的斜率比较陡峭，故可以用前三个元素来代表所有元素 。
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从球形检验这个表，可以看出KMO值大于更低标准0.5，所以适合做因子分析，同时P值小于0.001，适合做因子分析 。
也可以看到没有旋转之前的成分矩阵和旋转以后的成分矩阵：
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那么我们就可以去说明前3个因子中，他们各自的什么含量成分比较大，同时进行相应的说明 。
13.信度分析
这个 *** 是用在调查问卷中的，信度就是反应测量结果的一致性和稳定性 。在spss中的操作为“分析”--“度量”--“可靠性分析”
做一个例子分析：
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对上表的结果做一个信度分析：
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得到信度结果：
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