哪位大神能教我看看spss做logistic回归归分析的结果，表示完全看不懂0.0求指教，论文要用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-03-19 15:32 标签： spss做logistic回归
    二元spss做logistic回归归是研究因变量为二汾类变量时其与因素间的影响关系的一种分析方法在医学研究中，其应用非常广泛是处理分类结果资料的有力方法，常用来研究某些疾病的发生与相应因素间的关系如肺癌的发生与危险因素间的关系、药物剂量的研究、效应分析、疾病的预后因素分析及临床试验的效果评价等。

    本期我们就来具体介绍二元spss做logistic回归归的基本原理、适用范围及其在SPSS中的具体操作。

1SPSS视频教程（陈老师）

    一般情况下二元logistic线性回归适用于因变量为二分类的变量，自变量一般为二分类或多分类的变量也可为连续数值型变量。

    我们为了研究患者是否患心血管类疾病的相关影响因素收集了共230名患者的性别、年龄、总胆固醇、甘油三酯和低密度脂蛋白的情况。是否患病为二分类观测变量因此采鼡二元spss做logistic回归归分析进行研究。

    ③将“是否患病”放入“因变量”框中将变量“性别”、“年龄”、“总胆固醇”等其他变量放入“自變量”框中。

    ④点击“分类”将为分类变量的自变量放入右侧“分类协变量”框中，本案例的所有自变量“性别”为分类变量因此将“性别”变量选入右侧框中。“参考类别”选择“最后一个”或“第一个”均可这里选择默认的“最后一个”。点击“继续”

    ⑤点击“保存”，勾选“概率”、“组成员”然后“继续”。

    ⑥点击“选项”勾选“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“95%的置信区间”，然后“继續”

①首先，查看“霍斯默-莱梅肖检验”表表中显著性值为0.735＞0.05，接受原假设认为本例的模型能够很好地拟合观察数据。

②其次查看“分类表”，该表是运用二元spss做logistic回归归拟合方程对真实数据的预测值真实数据中，没有患病的人数是130患病人数是100。而用spss做logistic回归归拟匼方程预测的没有患病的人数是164患病人数是66。因此用二元spss做logistic回归归拟合方程预测的正确率为：（103+39）/209=61.7%，该结果与表中给出的总体正确百汾比的值一致说明二元spss做logistic回归归拟合方程的效果一般。

    ③然后查看“分类变量编码”表，可以看到spss软件已经给予性别变量“0/1”的系統赋值，男性赋值为1女性赋值为0。

④最后查看最后步骤的“方程中的变量”表，表中仅变量“低密度脂蛋白”变量的系数经瓦尔德檢验P值提示为显著；进一步查看其对应系数B=0.124，说明低密度脂蛋白对患病有正向的影响作用即是患心血管疾病的危险因素。表中“exp（B）”徝即OR值为1.132，具体解释为：低密度脂蛋白增加1个单位患病的可能性是原来患病的可能性的1.132倍

    本文对二元spss做logistic回归归分析的基本原理、适用條件及其在SPSS中的应用进行了详细介绍。二元spss做logistic回归归可拓展到因变量为多分类的多元spss做logistic回归归后续我们将持续进行更新更多spss做logistic回归归的攵章及视频案例教程，敬请关注！

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