逻辑回归spss结果分析 SPSS教程（29）：二元Logistic回归分析？
SPSS教程（29）：二元Logistic回归分析？
二元逻辑回归1。打开数据，然后单击：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。有四种类型的伪变量ABCD，以a为参考，那么解释是B是否对a有影响，C是否对a有影响，D是否对a有影响。在选项中选择至少95%置信区间。单击“确定”。统计研究生工作室原创，不粘贴复杂
1、数据录入SPSS。
2. 选择分析→回归→二元逻辑。
3. 主对话框设置：将因变量癌症发送到因变量框中，并包含模型的自变量性别、年龄、BMI和COPD变量协变量。在本研究中，纳入年龄变量只是为了调整该变量引起的混淆（不考虑变量的大小或值），因此年龄直接纳入logistic回归模型。
4. 类别设置：该选项可以将多类别变量（包括有序多类别和无序多类别）转换为虚拟变量，并指定一个类别作为参考。在本研究中，COPD是一个多分类变量。我们将“无COPD病史”的受试者作为对照组，比较“轻/中度”组和“重度”组的肺癌风险。
5. 单击类别→将左协变量中的COPD变量发送到右类别协变量。
6. Hosmer-lemeshow拟合优度：检验模型的拟合优度；CI for exp（b）：结果给出or值的95%置信区间；显示→最后一步：仅显示变量筛选的最终结果。返回主界面。回到OK。
spss逻辑回归中哑变量的设置和分析方法？
1. 打开SPSS统计软件，点击“分析-回归-二元逻辑”。
2. 逻辑回归窗口出现。将“高血压”置于因变量框中，将其他变量（如性别和体重指数）置于分隔框中。
3. 单击“类别”将类别变量的自变量放置在右侧的“类别协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”、“饮食习惯、体育锻炼”是分类变量。在右边的框中选择变量。选择“参考类别”的“最后”或“第一”，在此处选择默认的“最后”。单击“继续”。
4. 单击保存，选择概率、组成员，然后继续。
5. 单击“选项”，选中“软管拟合优度”和“95%置信区间”，然后单击“继续”。
6. 方法选择enter final OK。
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