单变量和多变量logistic回归 单变量logistic回归和卡方检验的区别？

单变量logistic回归和卡方检验的区别？

这是正常的，是由于分别使用了单变量分析和多变量分析。与logistic回归相比，卡方检验一次只能考虑一个因素，因此卡方检验将性别和专业分开（单因素分析）。如果在logistic回归中将性别和专业分开（单变量分析），结果将与卡方检验完全相同。但是，如果在logistic回归中同时使用性别、主要因素和其他因素（多元分析），那么模型中的各种因素可能会相互影响，并可能产生共线性。如果性别和专业存在共线性，logistic逐步回归将自动放弃影响较小的因素之一（即使该因素在单变量分析中是显著的），以防止共线性的发生。

单变量和单个因素回归分析中都呈现显著相关，两个变量一起做回归分析中一个变量又不显著相关，是怎么回事？

这说明多元回归分析模型存在问题。由于单变量回归分析与多元回归分析之间没有可比性，多元回归分析不能按单变量的思想进行。

逻辑回归目标变量可以是连续型的吗？

1. 打开数据并单击：analyze--region--binary logistic打开binary regression对话框。2将因变量和自变量放入网格列表中，顶部为因变量，底部为自变量（单变量拉入一，多因素拉入多）。三。设置回归方法，在这里选择最简单的方法：回车，这意味着所有变量一次包含在方程中。其他方法是循序渐进的。4等级数据和连续数据不需要设置虚拟变量。需要为多类变量设置虚拟变量。5在选项中选择至少95%置信区间。单击“确定”。

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