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

SPSS教程（29）：二元Logistic回歸分析？

二元邏輯回歸1。打開(kāi)數(shù)據(jù)，然后單擊：analyze--region--binary logistic打開(kāi)binary regression對(duì)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(shè)置回歸方法，在這里選擇最簡(jiǎn)單的方法：回車(chē)，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(jìn)的。4等級(jí)數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)不需要設(shè)置虛擬變量。需要為多類變量設(shè)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(duì)a有影響，C是否對(duì)a有影響，D是否對(duì)a有影響。在選項(xiàng)中選擇至少95%置信區(qū)間。單擊“確定”。統(tǒng)計(jì)研究生工作室原創(chuàng)，不要復(fù)雜粘貼

自變量是兩類的，不影響你的任何操作，直接把兩類自變量也移到自變量框中。只有當(dāng)有兩類以上的自變量時(shí)，才需要預(yù)先設(shè)置虛擬變量

SPSS，回歸中選擇自變量的正向方法，實(shí)際上類似于逐步回歸法，即既包含變量的錄入，又包含變量的剔除。

條件似然和LR在變量消去檢驗(yàn)中都采用似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，但在似然比中構(gòu)造似然函數(shù)的極大值時(shí)，采用不同的參數(shù)估計(jì)方法。條件估計(jì)采用條件參數(shù)估計(jì)，LR采用最大偏似然估計(jì)。然而，這兩個(gè)估計(jì)數(shù)之間的差異幾乎沒(méi)有解釋。在我看來(lái)，兩者的差別不大。你可以在實(shí)踐中選擇一個(gè)。但是，需要注意的是，有時(shí)兩種方法給出的選擇結(jié)果會(huì)有所不同。這是所有逐步回歸方法都面臨的一個(gè)普遍問(wèn)題，而且沒(méi)有解藥。

關(guān)于SPSS二元logistic回歸分析，如果自變量也有分類變量，應(yīng)該怎么操作？

Logistic回歸可分為三類：一類是因變量二元Logistic回歸，稱為二項(xiàng)Logistic回歸；另一類是因變量無(wú)序多元Logistic回歸，首選哪種產(chǎn)品，稱為多元Logistic回歸。

還有另一種logistic回歸，其中因變量是順序和多分類的，例如疾病程度是高、中、低等。這種回歸也稱為累積logistic回歸，或順序logistic回歸。

您好，向您請(qǐng)教spss二元Logistic回歸中變量篩選方法，向前：條件中條件參數(shù)估計(jì)原則下的似然比卡方，謝謝？

很抱歉告訴您，您的研究未能通過(guò)二元邏輯回歸分析。應(yīng)該說(shuō)，所有回歸分析中最重要的系數(shù)是SIG，或者我們通常稱之為p值，它需要小于0.05才能表明它有顯著的影響。所有接近1的p值都是無(wú)意義的數(shù)據(jù)。把它們放到回歸方程問(wèn)題中，回歸系數(shù)一般是b值，但是logistic回歸系數(shù)是0.05，logistic回歸分析是對(duì)數(shù)分析，所以我們一般看exp（b），也就是我們所說(shuō)的or值