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

SPSS教程（29）：二元Logistic回歸分析？

二元邏輯回歸1。打開數(shù)據(jù)，然后單擊：analyze--region--binary logistic打開binary regression對話框。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，在這里選擇最簡單的方法：回車，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的。4等級數(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a有影響，C是否對a有影響，D是否對a有影響。在選項中選擇至少95%置信區(qū)間。單擊“確定”。很抱歉告訴你，你的研究沒有通過二元邏輯回歸分析。應(yīng)該說，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P值高接近1的數(shù)據(jù)都是無意義的回歸方程問題，回歸系數(shù)一般是b值，但logistic回歸分析是對數(shù)分析法，所以一般見exp（b），也就是我們所說的or值

spssau為您解答；二元logistic回歸，z=b/標準誤差Z軸是Z的值，B是回歸系數(shù)，標準誤差這是標準誤差。得到Z值后，可以相應(yīng)地得到P值。因此，兩者之間存在一定的相關(guān)性。如下圖所示