如果研究x對於
y的影響，
y是計數資料，一般可以使用
poisson
回歸進行研究。但是
poisson
回歸要求資料滿足等離散現象（平均值與方差相等），如果說資料具有一定的聚焦性，此時很可能就會產生過離散現象，即資料平均值與方差明顯不相等。此時使用負二項回歸更為科學。
比如研究傳染病人數，傳染病人數明顯具有一些空間聚焦現象；以及專利數量，很可能企業之間存在著某種空間意義上的競爭，導致資料具有聚焦現象，諸如此類資料其並不滿足poisson分布的獨立性原則。此類資料通常情況下方差會明顯的大於平均值，屬於過離散資料，此種資料在進行
poisson
回歸時會導致模型引數估計值的標準誤偏小
因而，如果計數資料不適合poisson分布時，尤其是資料過離散時，此時使用負二項回歸分析更合適。
當前有一項針對專利數量的影響關係研究，研究**對於企業的支援力度，是否一線城市，對於企業專利數量的影響情況。共收集10個城市的資料，如下：
x1是否一線城市
x2**扶持力度
y專利數量
weight企業數量08
40832817
1333218516
1305477215
1027215904
719205103
309621602
1612306502
3814820701
117267501
4181343
x1是否一線城市：數字關於過離散的檢驗有很多檢驗方法，在spssau系統中可有三種方式進行綜合判斷，分別如下：1表示為一線城市，數字
0表示非一線城市；
x2**扶持力度：數字越大表示對於企業申請專利時的扶持力度越大；
y專利數量：數字表示某城市調研所有企業申請成功的專利數量；
weight企業數量：數字表示某城市調研的企業數量。
登入spssau，選擇【實驗
/醫學研究】
--【負二項回歸】。
本例子中專利數量是基於『weight
企業數量』，因此『基數
eposure
【可選】』框中應該放入『
weight
企業數量』這項，如下圖：
（1）過度離散檢驗
在進行負二項回歸之前，專利數量的平均值是56.500，方差是
2480.944
，明顯平均值與方差不相等，存在過離散現象。而且使用
spssau
的poisson
回歸時，對其提供的
o檢驗發現，
o值明顯大於
1.96
（p=0.000 <0.05
），拒絕等離散假定，說明資料存在明顯的過離散現象，因此使用負二項回歸較為適合。
（2）負二項回歸模型似然比檢驗
spssau共輸出兩個**，分別是「負二項回歸模型似然比檢驗」，「負二項回歸分析結果彙總」。 「負二項回歸模型似然比檢驗」是針對整個模型的檢驗，如果說模型
p值小於
0.05
，意味著放入自變數更優，即模型有意義。「負二項回歸分析結果彙總」是回歸結果的具體結果。
模型似然比檢驗用於對整體模型有效性進行分析。
第一：首先對p值進行分析，如果該值小於
0.05
，則說明模型有效；反之則說明模型無效；
第二：aic值和
bic值可用於多次分析模型時的對比；此兩個值越低越好；如果多次進行分析，對比該兩個值的變化情況，綜合說明模型構建的優化過程；
首先對模型整體有效性進行分析，模型檢驗的原定假設為：是否放入自變數（x1是否一線城市
, x2
**扶持力度）兩種情況時模型質量均一樣；檢驗p值為
0.000
小於0.05
，因而說明拒絕原定假設，即說明本次構建模型時，放入的自變數具有有效性，本次模型構建有意義。
（3）負二項回歸分析結果彙總表
從上表可知，將x1是否一線城市
, x2
**扶持力度共
2項為自變數，而將
y專利數量作為因變數進行負二項回歸分析，從上表可以看出，模型公式為：
log(y)=-10.316 + 0.213*x1
是否一線城市
+ 0.680*x2
**扶持力度
+ ln(weight
企業數量
)。模型的偽
r方值（
mcfadden r
方）為0.196
，說明研究模型可以解決專利數量
19.6%
的原因。
具體分析可知：
x1是否一線城市的回歸係數值為
0.213
，但是並沒有呈現出顯著性
(z=0.462
，p=0.644>0.05)
，意味著
x1是否一線城市並不會對
y專利數量產生影響關係，即城市類別與專利數量無明顯關係。
x2**扶持力度的回歸係數值為
0.680
，並且呈現出
0.01
水平的顯著性
(z=6.490
，p=0.000 <0.01)
，意味著
x2**扶持力度會對
y專利數量產生顯著的正向影響關係
,以及優勢比
(or值
, exp(b)值)
為1.973
，意味著
x2**扶持力度增加乙個單位時，
y專利數量的增加幅度為
1.973
倍。
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