Bibliographic Details
| Title: |
ПРИМЕНЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОГО ЛОГИСТИЧЕСКОГО РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ SPSS: MULTIVARIABLE LOGISTIC REGRESSION USING SPSS SOFTWARE IN HEALTH RESEARCH |
| Source: |
Наука и здравоохранение. |
| Publisher Information: |
Semey Medical University, 2017. |
| Publication Year: |
2017 |
| Subject Terms: |
multivariable logistic regression analysis, детерминация коэффициенті, множественный логистический регрессионный анализ, доверительные интервалы, coefficient of determination, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, метод наименьших квадратов, коэффициент детерминации, көпшілік логистикалық регрессивтік талдау, least squares distance method, ең аз квадраттар әдісі, SPSS, confidence intervals, сенімділік интервалдары |
| Description: |
В данной статье представлены теоретические основы проведения множественного логистического регрессионного анализа для оценки связи между одной зависимой дихотомической переменной и нескольких независимых переменных c использованием пакета прикладных статистических программ SPSS. Также подробно описаны принципы интерпретации полученной информации на практическом примере. In this article we present theoretical basis for conducting multivariable logistic regression analysis for predicting one dichotomous outcome based on several independent variables using the SPSS software. The article describes basic principles and peculiarities of interpretation of the results using practical examples. We also describe advantages and disadvantages of this type of analysis Осы мақалада SPSS қолданбалы статистикалық бағдарламаларды бір тәуелді дихотомиялық ауыспалы және бірнеше тәуелді емес ауыспалыларды пайдаланумен арасындағы байланысты бағалау үшін көптегенлогистикалық регрессивтік талдауды өткізудің теориялық негіздері берілген. Сол сияқты толық осы әдісті қолдану кезінде шыққан негізгі мәселелер анықталды және оларды шешудің нұсқалары ұсынылған. |
| Document Type: |
Article |
| Language: |
Russian |
| ISSN: |
2410-4280 |
| DOI: |
10.34689/sh.2020.19.4.001 |
| Accession Number: |
edsair.doi...........2cb92f0c4aa461c036b8529b3c0b230f |
| Database: |
OpenAIRE |