spss二元回归分析步骤 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，不要复杂粘贴

自变量是两类的，不影响你的任何操作，直接把两类自变量也移到自变量框中。只有当有两类以上的自变量时，才需要预先设置虚拟变量

SPSS，回归中选择自变量的正向方法，实际上类似于逐步回归法，即既包含变量的录入，又包含变量的剔除。

条件似然和LR在变量消去检验中都采用似然比检验统计量，但在似然比中构造似然函数的极大值时，采用不同的参数估计方法。条件估计采用条件参数估计，LR采用最大偏似然估计。然而，这两个估计数之间的差异几乎没有解释。在我看来，两者的差别不大。你可以在实践中选择一个。但是，需要注意的是，有时两种方法给出的选择结果会有所不同。这是所有逐步回归方法都面临的一个普遍问题，而且没有解药。

关于SPSS二元logistic回归分析，如果自变量也有分类变量，应该怎么操作？

Logistic回归可分为三类：一类是因变量二元Logistic回归，称为二项Logistic回归；另一类是因变量无序多元Logistic回归，首选哪种产品，称为多元Logistic回归。

还有另一种logistic回归，其中因变量是顺序和多分类的，例如疾病程度是高、中、低等。这种回归也称为累积logistic回归，或顺序logistic回归。

您好，向您请教spss二元Logistic回归中变量筛选方法，向前：条件中条件参数估计原则下的似然比卡方，谢谢？

很抱歉告诉您，您的研究未能通过二元逻辑回归分析。应该说，所有回归分析中最重要的系数是SIG，或者我们通常称之为p值，它需要小于0.05才能表明它有显著的影响。所有接近1的p值都是无意义的数据。把它们放到回归方程问题中，回归系数一般是b值，但是logistic回归系数是0.05，logistic回归分析是对数分析，所以我们一般看exp（b），也就是我们所说的or值

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