SPSS教程（29）：二元Logistic回歸分析？二元邏輯回歸1。打開數(shù)據(jù)，然后單擊：analyze--region--binary logistic打開binary regression對話框。2

SPSS教程（29）：二元Logistic回歸分析？

二元邏輯回歸1。打開數(shù)據(jù)，然后單擊：analyze--region--binary logistic打開binary regression對話框。2將因變量和自變量放入網(wǎng)格列表中，頂部為因變量，底部為自變量（單變量拉入一，多因素拉入多）。三。設置回歸方法，在這里選擇最簡單的方法：回車，這意味著所有變量一次包含在方程中。其他方法是循序漸進的。4等級數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)不需要設置虛擬變量。需要為多類變量設置虛擬變量。有四種類型的偽變量ABCD，以a為參考，那么解釋是B是否對a有影響，C是否對a有影響，D是否對a有影響。在選項中選擇至少95%置信區(qū)間。單擊“確定”。統(tǒng)計研究生工作室原創(chuàng)，不粘貼復雜

1、數(shù)據(jù)錄入SPSS。

2. 選擇分析→回歸→二元邏輯。

3. 主對話框設置：將因變量癌癥發(fā)送到因變量框中，并包含模型的自變量性別、年齡、BMI和COPD變量協(xié)變量。在本研究中，納入年齡變量只是為了調(diào)整該變量引起的混淆（不考慮變量的大小或值），因此年齡直接納入logistic回歸模型。

4. 類別設置：該選項可以將多類別變量（包括有序多類別和無序多類別）轉(zhuǎn)換為虛擬變量，并指定一個類別作為參考。在本研究中，COPD是一個多分類變量。我們將“無COPD病史”的受試者作為對照組，比較“輕/中度”組和“重度”組的肺癌風險。

5. 單擊類別→將左協(xié)變量中的COPD變量發(fā)送到右類別協(xié)變量。

6. Hosmer-lemeshow擬合優(yōu)度：檢驗模型的擬合優(yōu)度；CI for exp（b）：結果給出or值的95%置信區(qū)間；顯示→最后一步：僅顯示變量篩選的最終結果。返回主界面。回到OK。

spss邏輯回歸中啞變量的設置和分析方法？

1. 打開SPSS統(tǒng)計軟件，點擊“分析-回歸-二元邏輯”。

2. 邏輯回歸窗口出現(xiàn)。將“高血壓”置于因變量框中，將其他變量（如性別和體重指數(shù)）置于分隔框中。

3. 單擊“類別”將類別變量的自變量放置在右側(cè)的“類別協(xié)變量”框中。在這種情況下，自變量“性別”、“飲食習慣、體育鍛煉”是分類變量。在右邊的框中選擇變量。選擇“參考類別”的“最后”或“第一”，在此處選擇默認的“最后”。單擊“繼續(xù)”。

4. 單擊保存，選擇概率、組成員，然后繼續(xù)。

5. 單擊“選項”，選中“軟管擬合優(yōu)度”和“95%置信區(qū)間”，然后單擊“繼續(xù)”。

6. 方法選擇enter final OK。