यह टिप्पणी करने के लिए बहुत लंबा है, इसलिए मैं इसका उत्तर दूंगा।
पूरे हाथ पर द्विपद और दूसरे पर पोइसोन और नकारात्मक द्विपद के बीच का अंतर डेटा की प्रकृति में है; परीक्षण अप्रासंगिक हैं।
पॉइसन प्रतिगमन के लिए आवश्यकताओं के बारे में व्यापक मिथक हैं। माध्य के बराबर भिन्नता एक पोइसन की विशेषता है, लेकिन पॉइसन प्रतिगमन को प्रतिक्रिया की आवश्यकता नहीं होती है, और न ही प्रतिक्रिया का सीमांत वितरण पॉइसन हो, शास्त्रीय प्रतिगमन की तुलना में किसी भी अधिक की आवश्यकता होती है सामान्य (गौसियन) होने की है।
संदिग्ध मानक त्रुटियां होना घातक नहीं है, कम से कम नहीं क्योंकि आप पॉसों के प्रतिगमन के सभ्य कार्यान्वयन में मानक त्रुटियों के बेहतर अनुमान प्राप्त कर सकते हैं।
और न ही पॉइसन को पूरी तरह से प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। यह अक्सर गैर-नकारात्मक निरंतर चर के साथ अच्छी तरह से काम करता है। पोइसन के कम आंकलन (इच्छित उद्देश्य) पर अधिक के लिए, देखें
http://blog.stata.com/tag/poisson-regression/
और इसके संदर्भ। उस ब्लॉग प्रविष्टि की स्टैटा सामग्री को रूचि का नहीं होना चाहिए और ऐसे लोगों को उपयोग करना चाहिए जो स्टैटा का उपयोग नहीं करते हैं।
पोइसन और नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन के बीच चुनाव पर सलाह देना मुश्किल है। देखें कि क्या पॉइसन रिग्रेशन अच्छा काम करता है; अन्यथा नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन की अधिक जटिलता पर विचार करें।
मैं SPSS का उपयोग करने की सलाह नहीं दे सकता। यह मुझे आश्चर्यचकित नहीं करेगा यदि आपको पॉइसन या नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन के लचीले कार्यान्वयन के लिए अन्य सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की आवश्यकता है।