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在数据分析中，如果因变量水平数大于2并且为有序变量时，如治疗结局为无效、好转、康复三个水平，病情为轻、中、重三个等级，这个时候我们需要使用有序回归分析。
有序变量是一类特殊的变量，这类变量中一般都有等级划分，但划分的依据并并不明确。比如下面样本中，治疗效果可以用很好、一般、较差等形容词来度量，但具体的度量标准并不明晰，也无法明晰，因为着很大程度上取决于人的主观感受。
如果要对这类变量进行回归分析，就要用到有序回归的方法。
导入数据
在迭代选项中的值默认就好，置信区间95%，其中联接，可以选择的函数有五种，分别用于不同的数据类型，我们选择分对数函数，适用于均匀分布的数据。
在输出对话框中可以勾选要显示和保存的变量。这里采用默认值。
在有序模型中，主效应主要是探索所有因子与因变量之间的回归关系，也可以进行模型定制。探索各个变量之间的相对关系。本例中选择默认“主效应”
点击“确定”，查看输出结果：
在个案处理摘要中可以看到有三个变量，治疗效果、性别、患者年龄。即每个变量中所含个案数和边际百分比。
在模型拟合信息中可以看到显著性小于0.05，说明模型有统计意义。
再参考拟合优度中输出的皮尔逊卡方检验和偏差检验，P>0.05，说明模型有统计学意义。
伪R方表中，列出三个决定系数，这三个值都不是很高，说明模型和数据拟合一般。
【估算】列就是回归系数了，最后两列给出回归系数的95%置信区间；
【瓦尔德】检验的显著性概率P值，当P<0.05时，说明自变量对因变量有统计学意义，性别和年龄这两个因素对治疗效果均有统计学意义。
