SPSS操作方法：逻辑回归
自变量、调节变量二分类spss
自变量、调节变量二分类spss
在SPSS中进行自变量和调节变量的二分类分析，可以采用逻辑回归（Logistic Regression）进行建模。
下面是一个简单的步骤：
1. 打开SPSS软件并导入你的数据集。
2. 转到"分析"菜单，选择"回归"，然后选择"二元逻辑回归"。
3. 在"二元逻辑回归"对话框中，将你感兴趣的自变量（独立变量）拖放到"因子"框中。
4. 将你想要作为调节变量的变量（控制变量）也拖放到"因子"框中。
5. 点击"选项"按钮，可以设置模型的选项和进行模型选择。
6. 点击"确定"开始进行分析。
在逻辑回归模型中，自变量的系数表示与因变量之间的关系，调节变量可以控制其他变量的影响。
通过分析结果，你可以得到每个自变量和调节变量的系数、标准误、p值等信息，以及模型的拟合优度指标。
请注意，在进行分析时，要注意确保数据集的质量和字段的正确性，以及理解和解释逻辑回归模型的局限性。
同时，请遵守证据的原则，不要轻易得出因果关系的结论。
SPSS操作方法：逻辑回归
在SPSS中进行逻辑回归分析需要按照以下步骤进行：
1. 打开数据文件，确保数据文件中包含自变量和因变量。
自变量应该是分类变量，因变量应该是二元变量（例如0或1）。
2. 点击“分析”菜单，选择“回归”子菜单，然后选择“逻辑回归”选项。
3. 在“逻辑回归”对话框中，选择自变量和因变量。
您可以在“分类”选项卡中更改自变量的编码方式。
例如，您可以将自变量转换为因子变量或二分类变量。
4. 在“选项”对话框中，您可以更改输出选项和模型拟合统计量。
例如，您可以更改模型拟合统计量的输出格式和置信区间。
5. 点击“确定”按钮，SPSS将执行逻辑回归分析并生成输出结果。
下面是一个示例：
假设我们有一个数据文件，其中包含年龄、性别和是否吸烟三个变量。
我们想要分析吸烟是否影响是否患上肺癌。
1. 打开数据文件，并确保数据文件中包含年龄、性别和是否吸烟三个变量。
2. 点击“分析”菜单，选择“回归”子菜单，然后选择“逻辑回归”选项。
3. 在“逻辑回归”对话框中，选择“是否吸烟”作为因变量，“年龄”和“性别”作为自变量。
4. 在“选项”对话框中，勾选“拟合统计量”、“系数”、“标准误”、“置信区间”和“z值”复选框。
5. 点击“确定”按钮，SPSS将执行逻辑回归分析并生成输出结果。
输出结果将包括模型拟合统计量、系数、标准误、置信区间和z值等信息。
根据这些信息，我们可以评估模型拟合程度和自变量对因变量的影响程度。
SPSS做Logistic回归步骤
SPSS 二分类的Logistic 回归的操作和分析方法二分类指的是因变量的数据只有两个值，代表事物的两种类别， 典型的二分类变量如性别、是否患病等。
因变量为二分变量原则上是 无法做回归的，在回归方程中的因变量实质上是概率，而不是变量本 身。
在理解二分类变量以后，我们看看如何做二分类变量的logistic 回归。
1 .打开数据以后，菜单栏上依次点击： analyse --regression --binary logistic ，打开二分回归对话框2 .将因变量和自变量放入格子的列表里，如图所示，上面的是因变 量，下面的是自变量，我们看到这里有三个自变量pre 1courtpre卜 卜EJ Pa ri 即 u sei.P1自中叫5口同”“LvaisTic好 Io ■网 □N W□imsnstcri RfrdddiMNonparaTTietrtc Tests Foi ■白MuH0lalfflpul3&on Deiscriplrve SI 挑助聪LfiOli ncaf - Neuf-31 nuHlpEa ResponseMissing value AnaJisis. EH 必占律蛉的国q 商本 Ublik^s 时小如M Wflftdaw HOI LFl[« Edi! View工陷 nW"" ATiilyrtCam pl«i £aEpl 骷与Opsin al Scaling (CALREGJp..R 蜜GertEralized LinearMatfcIs 卜 Mbosti ModelsRlNafllin&af .曲：AT.r+ci HC] 2^^161；! Sfiiisrcs.tosnpareGeneral LinearMMml 48?B6Ci3强理 G"一四忙—一 3 La,43W8口 AutoioaticUn^r ModjeliFig..M 二1 Linear...国 guive EslirnatiCin...C>ep«n (lferit3 .设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter ,它指的是将所有的 变量一次纳入到方程。
利用 SPSS 进行 Logistic 回归分析简要步骤
利用SPSS 进行Logistic 回归分析简要步骤
现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0
和1 表示。
如果我们采用多个因素对0－1 表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic 回归。
Logistic 回归分为二值logistic 回归和多值logistic 回归两类.
第一步：整理原始数据。
数据整理内容包括两个方面：一
是对各地区按照三大地带的分类结果赋值，用0、1 表示，二是将城镇人口比重转换逻辑值，变量名称为“城市化”。
第二步：打开“聚类分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Regression→Binary Logistic
K
”的路径（图8-1-3）打开二值
Logistic 回归分析选项框.
第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调
入Dependent（因变量）和Covariates（协变量）列表框中（图8-1-5）。
在本例中，将名义变
量“城市化”调入Dependent（因变量）列表框，将“人均GDP”和“中部”调入Covariates （协变量）列表框中。
在Method（方法）一栏有七个选项。
采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（Enter）。
接下来进行如下4 项设置：
⒈设置Categorical（分类）选项：定义分类变量.
⒉设置Save（保存）选项,
⒊设置Options
第四步,结果解读.。
利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)
线性回归是很重要的一种回归方法，但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况，那如果因变量为分类变量呢？比方说我们想预测某个病人会不会痊愈，顾客会不会购买产品，等等，这时候我们就要用到logistic回归分析了。
Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。
还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic回归，或者序次logistic回归。
二值logistic回归：选择分析——回归——二元logistic，打开主面板，因变量勾选你的二分类变量，这个没有什么疑问，然后看下边写着一个协变量。
有没有很奇怪什么叫做协变量？在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量，或者就是自变量。
把你的自变量选到协变量的框框里边。
细心的朋友会发现，在指向协变量的那个箭头下边，还有一个小小的按钮，标着a*b，这个按钮的作用是用来选择交互项的。
我们知道，有时候两个变量合在一起会产生新的效应，比如年龄和结婚次数综合在一起，会对健康程度有一个新的影响，这时候，我们就认为两者有交互效应。
那么我们为了模型的准确，就把这个交互效应也选到模型里去。
我们在右边的那个框框里选择变量a，按住ctrl，在选择变量b，那么我们就同时选住这两个变量了，然后点那个a*b的按钮，这样，一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了，就是我们的交互作用的变量。
然后在下边有一个方法的下拉菜单。
默认的是进入，就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。
除去进入法以外，还有三种向前法，三种向后法。
一般默认进入就可以了，如果做出来的模型有变量的p值不合格，就用其他方法在做。
再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。
如何用SPSS做logistic回归分析报告解读汇报
如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析一、二元logistic回归分析二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。
下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。
（一）数据准备和SPSS选项设置第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。
年龄为数值变量，可直接输入到spss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。
图1-1第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic （Binary Logistic）”的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。
如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。
在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Dependent）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。
采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter”）。
接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。
SPSS操作方法：逻辑回归
SPSS操作方法之五SPSS操作方法：逻辑回归例证8.3: 在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。
自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。
调查对象为工薪族群体。
数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。
逻辑回归SPSS操作方法的具体步骤：1．选择Analyze→Regreessin→Binary Logistic,打开对话框如图1所示：图1 主对话框Logistic回归。
2．选择因变量Y进入Dependent框内，将自变量选择进入Convariates框。
也可以将不同的自变量组放在不同的块（block）中，可以分析不同的自变量组对因变量的贡献。
3．在Mothed框内选择自变量的筛选策略：Enter表示强行进入法；（本例选择）Forword和Bacword都表示逐步筛选策略；Forword 为自变量逐步进入，Bacword是自变量逐步剔出。
Conditional ;LR; Wald分别表示不同的检验统计量，如Forword Wald表示自变量进入方程的依据是Wald统计量。
4．在Selection中选择一个变量作为条件变量，只有满足条件的变量数据才能参与回归分析。
5．单击Categorical打开Categorical对话框如图2所示：对定性变量的自变量选择参照类。
常用的方法是Indicator，即以某个特定的类为参照类，Last表示以最大值对应的类为参照类（系统默认），First表示以最小值对应的类为参照类。
选择后点击Continue按钮返回主对话框。
（本例不作选择性）图2 Categorical对话框6．单击Option按钮，打开Option对话框如图3所示图3：Option对话框（1）从Statistics and Plots框中选择输出图和分析结果。
Classification Plots：表示绘制因变量实际值与预测分类值的关系图（本例选择）。
详解利用SPSS进行Logistic_回归分析
第8 章利用SPSS 进行Logistic 回归分析现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1 表示。
如果我们采用多个因素对0－1 表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic 回归。
Logistic 回归分为二值logistic 回归和多值logistic 回归两类。
首先用实例讲述二值logistic 回归，然后进一步说明多值logistic 回归。
在阅读这部分内容之前，最好先看看有关SPSS 软件操作技术的教科书。
§8.1 二值logistic 回归8.1.1 数据准备和选项设置我们研究2005 年影响中国各地区城市化水平的经济地理因素。
城市化水平用城镇人口比重表征，影响因素包括人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重以及地理位置。
地理位置为名义变量，中国各地区被分别划分到三大地带：东部地带、中部地带和西部地带。
我们用各地区的地带分类代表地理位置。
第一步：整理原始数据。
这些数据不妨录入Excel 中。
数据整理内容包括两个方面：一是对各地区按照三大地带的分类结果赋值，用0、1 表示，二是将城镇人口比重转换逻辑值，变量名称为“城市化”。
以各地区2005 年城镇人口比重的平均值45.41%为临界值，凡是城镇人口比重大于等于45.41%的地区，逻辑值用Yes 表示，否则用No 表示（图8-1-1）图8-1-1 原始数据（Excel 中，局部）将数据拷贝或者导入SPSS 的数据窗口（Data View）中（图8-1-2）。
图8-1-2 中国31 个地区的数据（SPSS 中，局部）第二步：打开“聚类分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Regression→Binary Logistic K”的路径（图8-1-3）打开二值Logistic 回归分析选项框（图8-1-4）。
图8-1-3 打开二值Logistic 回归分析对话框的路径对数据进行多次拟合试验，结果表明，像二产比重、三产比重等对城市化水平影响不显著。
如何用SPSS做logistic回归分析
如何用SPSS做logistic回归分析
如何用进行二元和多元回归分析
一、二元回归分析
二元回归分析的前提为因变量是可以转化为、的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，或，是或否的情况。
下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元回归分析。
（一）数据准备和选项设置
第一步，原始数据的转化：如图所示，其中脑梗塞可以分为、和三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与的关系，因此将分组数据、和转化为、分类，是赋值为，否赋值为。
年龄为数值变量，可直接输入到中，而性别需要转化为（、）分类变量输入到当中，假设男性为，女性为，但在后续分析中系统会将，置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“”，女性为“”。
图
第二步：打开“二值回归分析”对话框：
沿着主菜单的“分析（）→回归（）→二元（）”的路径（图）打开二值回归分析选项框（图）。
如图左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（<），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。
如何用SPSS做logistic回归分析报告解读汇报
如何⽤SPSS做logistic回归分析报告解读汇报如何⽤spss17.0进⾏⼆元和多元logistic回归分析⼀、⼆元logistic回归分析⼆元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的⼆分变量，如：死亡或者⽣存，男性或者⼥性，有或⽆，Yes或No，是或否的情况。
下⾯以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进⾏⼆元logistic回归分析。
（⼀）数据准备和SPSS选项设置第⼀步，原始数据的转化：如图1-1所⽰，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。
年龄为数值变量，可直接输⼊到spss中，⽽性别需要转化为（1、0）分类变量输⼊到spss当中，假设男性为1，⼥性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下⾯还会介绍），因此为⽅便期间我们这⾥先将男⼥赋值置换，即男性为“0”，⼥性为“1”。
图1-1第⼆步：打开“⼆值Logistic 回归分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→⼆元logistic （Binary Logistic）”的路径（图1-2）打开⼆值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。
如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素⽅差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有⽆⾼⾎压，有⽆糖尿病等（P<0.05），因此我们这⾥选择以性别和年龄为例进⾏分析。
在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选⼊因变量（Dependent）中，⽽将性别和年龄选⼊协变量（Covariates）框中，在协变量下⽅的“⽅法（Method）”⼀栏中，共有七个选项。
采⽤第⼀种⽅法，即系统默认的强迫回归⽅法（进⼊“Enter”）。
接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所⽰进⾏设置。
spss教程：回归分析：[2]二元逻辑回归
![spss教程：回归分析：[2]二元逻辑回归](https://img.taocdn.com/s3/m/27b1a3ab970590c69ec3d5bbfd0a79563c1ed4e3.png)
题目：spss教程：回归分析：[2]二元逻辑回归逻辑回归分析是对定性变量的分析。
二元逻辑回归中，因变量是定性变量，且结果只有两个。
百度经验:操作步骤二元逻辑回归分析的操作步骤与别的回归分析差别不大，重点在于理解检验统计量，包含-2 log likelihood，-2LL、Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验统计量、Wals统计量、Cox和Snell的R方、Nagelkerke的R方选择相关变量作为因变量和自变量，“”选择“进入”即所有的变量都进入模型中。
”中只选择“”即原始数据个案中，每一个个案最后的预测分类情况，PRE_1、PGR_1分别是最后的预测结果中的的变量名。
：“比较因变量的预测值和观测值之间的关系，反应模型的拟合情况”；Hosmer和Lemeshow的拟合度：“检验整个回归模型的拟合优度”；个案残差列表：“输出标准方差大于某值的个案或全部个案的入选状态，因变量的观察值和预测值及相应预测概率、残差值”；估计值的相关性：“模型中各估计参数间相关矩阵”；：“输出参数迭代过程中的系数及对数似然值”；exp（B）的CI（X）：“该选项将会在模型检验的输出结果中列出exp（B）（各回归系数指数函数值）的置信区间”。
分类标准值：“作为分类的分割点，默认为0.5，用户可自定义为0.01-0.99”。
最大迭代次数：“最大对数似然值的最大迭代次数”。
结果解释第一个图片给出原始数据的大致描述；“迭代历史记录”：“此次只需要两次的迭代，因为两次的迭代变化小于0.001”；“”：“给出初次的预测分析结果，自行车预测全部正确，公共汽车预测全部预测错误，总的正确率为0.536=15/（15+13）”。
方程中的变量”：“解释常量的性质，数值为-0.143，概率为0.706，说明常量有显著性意义”，0.8667=2.718^(-0.143)即对原值的指数运算。
不在方程中的变量”：“观察知，只有变量的概率大于显著性水平0.05，其留在方程中不是太好，但是观察总统计量知概率为0.015，说明若是整体看，还是可以加入原方程中的”。
应用SPSS软件进行多分类Logistic回归分析
应用SPSS软件进行多分类Logistic回归分析应用SPSS软件进行多分类Logistic回归分析一、简介Logistic回归是一种常用的统计分析方法，在很多领域中都有广泛的应用。
它主要用于预测一个分类变量的可能性或概率，例如判断一个疾病的患病风险、判断学生成绩的优劣、预测金融市场的涨跌等。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行多分类Logistic回归分析，并以一个具体案例来说明其应用。
二、SPSS软件介绍SPSS软件是统计分析的常用工具之一，它具有友好的用户界面和丰富的分析功能。
在进行Logistic回归分析时，SPSS可以帮助我们进行数据处理、模型建立、模型拟合、模型评估等步骤，并输出详细的分析结果。
三、案例描述我们假设有一份数据集，包含了500个样本和5个自变量，要根据这些自变量对样本进行多分类。
自变量包括性别、年龄、教育水平、收入和职业。
而多分类的目标变量是购买冰淇淋的偏好，包括三个分类：喜欢巧克力口味、喜欢草莓口味和喜欢香草口味。
四、数据处理首先，我们需要对数据进行处理。
SPSS可以读取各种文件格式，如Excel、CSV等。
我们将数据导入SPSS后，可以进行缺失值处理、异常值处理等预处理步骤。
这些步骤是为了保证后续的分析结果的准确性和可靠性。
五、模型建立在SPSS中，我们可以使用多分类Logistic回归模型进行建模。
它采用最大似然估计方法来估计模型参数，以便进行分类预测。
我们需要将自变量和目标变量进行指定，SPSS会自动计算出各个自变量对目标变量的系数和统计学意义。
六、模型拟合在模型拟合阶段，SPSS会对模型进行拟合优度的检验，包括卡方拟合优度检验、Hosmer-Lemeshow检验等。
这些检验可以帮助我们评估模型的拟合程度和可靠性。
如果模型的拟合程度不好，我们可以对模型进行进一步调整和改进。
七、模型评估在模型评估阶段，SPSS提供了一系列的统计指标和图表，用于评估多分类Logistic回归模型的性能。
SPSS操作方法：逻辑回归——【SPSS精品教程 资源池】
SPSS操作方法之五SPSS操作方法：逻辑回归例证8.3: 在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。
自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。
调查对象为工薪族群体。
数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。
表8-41逻辑回归SPSS操作方法的具体步骤：1．选择Analyze→Regreessin→Binary Logistic,打开对话框如图1所示：图1 主对话框Logistic回归。
2．选择因变量Y进入Dependent框内，将自变量选择进入Convariates框。
也可以将不同的自变量组放在不同的块（block）中，可以分析不同的自变量组对因变量的贡献。
3．在Mothed框内选择自变量的筛选策略：Enter表示强行进入法；（本例选择）Forword和Bacword都表示逐步筛选策略；Forword 为自变量逐步进入，Bacword是自变量逐步剔出。
Conditional ;LR; Wald分别表示不同的检验统计量，如Forword1Wald表示自变量进入方程的依据是Wald统计量。
4．在Selection中选择一个变量作为条件变量，只有满足条件的变量数据才能参与回归分析。
5．单击Categorical打开Categorical对话框如图2所示：对定性变量的自变量选择参照类。
常用的方法是Indicator，即以某个特定的类为参照类，Last表示以最大值对应的类为参照类（系统默认），First表示以最小值对应的类为参照类。
选择后点击Continue按钮返回主对话框。
（本例不作选择性）图2 Categorical对话框6．单击Option按钮，打开Option对话框如图3所示1。
SPSS 做Logistic 回归步骤
SPSS二分类的Logistic回归的操作和分析方法二分类指的是因变量的数据只有两个值，代表事物的两种类别，典型的二分类变量如性别、是否患病等。
因变量为二分变量原则上是无法做回归的，在回归方程中的因变量实质上是概率，而不是变量本身。
在理解二分类变量以后，我们看看如何做二分类变量的logistic 回归。
1. 打开数据以后，菜单栏上依次点击：analyse--regression--binary logistic，打开二分回归对话框2. 将因变量和自变量放入格子的列表里，如图所示，上面的是因变量，下面的是自变量，我们看到这里有三个自变量3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。
其他方法都是逐步进入的方法，在前面的文章中有介绍，这里就不再熬述。
4. 点击ok，开始处理数据并检验回归方程，等待一会就会弹出数据结果窗口5. 看到的第一个结果是对case的描述，第一个列表告诉你有多少数据参与的计算，有多少数据是缺省值；第二个列表告诉你因变量的编码方式，得分为1代表患病，得分为0代表没有患病6. 这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，预测所有的case都是患病的正确率，正确率为%52.67. 下面这个列表告诉你在没有任何自变量进入以前，常数项的预测情况。
B是没有引入自变量时常数项的估计值，SE它的标准误，Wald 是对总体回归系数是否为0进行统计学检验的卡方。
8.下面这个表格结果，通过sig值可以知道如果将模型外的各个变量纳入模型，则整个模型的拟合优度改变是否有统计学意义。
sig值小于0.05说明有统计学意义9. 这个表格是对模型的全局检验，为似然比检验，供给出三个结果：同样sig值<0.05表明有统计学意义。
10.下面的结果展示了-2log似然值和两个伪决定系数。
两个伪决定系数反应的是自变量解释了因变量的变异占因变量的总变异的比例。
他们俩的值不同因为使用的方法不同。
如何用SPSS做logistic回归分析
如何用spss17.0进行二元和多元logis tic回归分析一、二元logis tic回归分析二元logis tic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。
下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logist ic回归分析。
（一）数据准备和SP SS选项设置第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NC AS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NC AS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。
年龄为数值变量，可直接输入到s pss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。
图1-1第二步：打开“二值Logis tic 回归分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regress ion）→二元logis tic （BinaryLogisti c）”的路径（图1-2）打开二值Log istic回归分析选项框（图1-3）。
如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与IC AS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。
在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Depende nt）中，而将性别和年龄选入协变量（Covaria tes）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。
spss教程：回归分析：[3]多项逻辑回归
![spss教程：回归分析：[3]多项逻辑回归](https://img.taocdn.com/s3/m/d2fb812c86c24028915f804d2b160b4e767f81c4.png)
题目：spss教程：回归分析：[3]多项逻辑回归同二元逻辑回归相对应，当因变量有2个以上的分类变量时，就选用“多项逻辑回归在因变量中，其中一个作基线类，其他类别都同它比较成为的逻辑变换模型，对于基线类，其模型中所有系数均为0百度经验:选择相关变量作为因变量（分类变量）、因子（即自变量，分类变量或定量变量都可以）、协变量（只能是定量变量）。
在因变量“”中，勾选最后类别，表示因变量中选最后一个类别作为基线，此处数据中的因变量有3个变量，1、2、3，所以选择3作为基线。
“模型”中选择“”，系统默认的，对于“”（不仅主效应，还有所有因素不同水平组合的交互效应也在考虑之中）、“设定/步进式，即自定义”，最后勾选“在模型中包含截距“统计量”单元格可能性：计算单元格的实际频数，理论频数及其残差，特定组合情况下具有因变量某一类别倾向的概率估计。
分类表：判别分类表。
：只用于当自变量各水平组合中均有较多观察单位时，一种为Pearson卡方检验、另一种Deviance卡方检验，若是大样本，两种检验很是相近。
定义子总体：此处选用不同的方法单元格可能性”中的输出和拟合优度检验结果是不同的。
不同的子集，饱和模型是不同的，这样会影响到似然比的改变量最大步骤得分：运算过程中的最大减半步幅。
对数似然性收敛性：当似然比的变化小于所设定的值时，则收敛，系统默认没有变化时停止迭代。
参数收敛性：所估计的参数的绝对或相对变化量小于所设定的值时，停止迭代。
Delta：校正系数，取值在0-1之间，单元格的观察频数为非随机0时，需要校正，否则默认为0。
结果解释“模型拟合信息”：检验整个模型，概率小于显著性水平0.05，模型有显著意义。
“拟合优度”：由计算出的概率值知，两种卡方检验方法都说明拟合效果好。
“伪R方”：其意义可参考线性回归中的R方，但是对于逻辑回归分析，比较难得到一个易解释和计算的指标“似然比检验”：由计算出的概率都是0，小于显著性水平0.05，说明其中的变量对于有显著的影响意义。
spss二分类逻辑回归分析
模型估计过程 估计基准模型（null model），无自变量，计算-
Logit { odds (ST = 1)} = β0 + β1 * ASSET + β2 * LEV +β3 * ROA + β4 * SHARE + ε
分析 > 回归 > 二元Logistic
二分类逻辑回归
选择因变量和自变量
方法：向前LR （Forward: LR）
二分类逻辑回归
筛选自变量方法：6种
假R方的取值在0-1之间
（4）回归系数的显著性 一个自变量有两种回归系数
原本的回归系数：b0,b1…bn，反映logit(odds) 指数化回归系数：exp(b0), exp(b1)…
Exp(logit(odds)=odds，反映odds
回归系数显著性的检验：沃德检验（Wald statistics）
ST = 1 + 0.5 * LEV + ε
• 因变量（Z）：上市公司被ST 的概率，是无法 观测到的连续变量，回归模型：
Z = α + β * LEV + ε
因变量和自变量的逻辑回归关系
使用样本数据预测
（1）概率的转换和逻辑值的计算 将概率转化为几率（odds）
Odds = Prob(event) / 1- Prob (event)
假设成功概率0.8，失败概率0.2 几率=成功/失败=0.8/0.2=4
计算几率的逻辑值（logit value） Logit value=log（odds）
SPSS操纵方法-逻辑回归
SPSS操作方法之五SPSS操作方法：逻辑回归例证8.3: 在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。
自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。
调查对象为工薪族群体。
数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。
表8-4逻辑回归SPSS操作方法的具体步骤：1．选择Analyze→Regreessin→Binary Logistic,打开对话框如图1所示：图1 主对话框Logistic回归。
2．选择因变量Y进入Dependent框内，将自变量选择进入Convariates框。
也可以将不同的自变量组放在不同的块（block）中，可以分析不同的自变量组对因变量的贡献。
3．在Mothed框内选择自变量的筛选策略：Enter表示强行进入法；（本例选择）Forword和Bacword都表示逐步筛选策略；Forword 为自变量逐步进入，Bacword 是自变量逐步剔出。
Conditional ;LR; Wald分别表示不同的检验统计量，如Forword Wald表示自变量进入方程的依据是Wald统计量。
4．在Selection中选择一个变量作为条件变量，只有满足条件的变量数据才能参与回归分析。
5．单击Categorical打开Categorical对话框如图2所示：对定性变量的自变量选择参照类。
常用的方法是Indicator，即以某个特定的类为参照类，Last表示以最大值对应的类为参照类（系统默认），First表示以最小值对应的类为参照类。
选择后点击Continue按钮返回主对话框。
（本例不作选择性）图2 Categorical对话框6．单击Option按钮，打开Option对话框如图3所示图3：Option对话框（1）从Statistics and Plots框中选择输出图和分析结果。
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SPSS操作方法之五
SPSS操作方法：逻辑回归
例证8.3: 在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。
自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。
调查对象为工薪族群体。
数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。
逻辑回归SPSS操作方法的具体步骤：
1．选择Analyze→Regreessin→Binary Logistic,打开对话框如图1所示：
图1 主对话框Logistic回归。
2．选择因变量Y进入Dependent框内，将自变量选择进入Convariates框。
也可以将不同的自变量组放在不同的块（block）中，可以分析不同的自变量组对因变量的贡献。
3．在Mothed框内选择自变量的筛选策略：
Enter表示强行进入法；（本例选择）
Forword和Bacword都表示逐步筛选策略；Forword 为自变量逐步进入，Bacword是自变量逐步剔出。
Conditional ;LR; Wald分别表示不同的检验统计量，如Forword Wald表示自变量进入方程的依据是Wald统计量。
4．在Selection中选择一个变量作为条件变量，只有满足条件的变量数据才能参与回归分析。
5．单击Categorical打开Categorical对话框如图2所示：对定性变量的自变量选择参照类。
常用的方法是Indicator，即以某个特定的类为参照类，Last表示以最大值对应的类为参照类（系统默认），First表示以最小值对应的类为参照类。
选择后点击Continue按钮返回主对话框。
（本例不作选择性）
图2 Categorical对话框
6．单击Option按钮，打开Option对话框如图3所示
图3：Option对话框
（1）从Statistics and Plots框中选择输出图和分析结果。
Classification Plots：表示绘制因变量实际值与预测分类值的关系图（本例选择）。
Hosmer-lemeshow goodness-of-fit：表示拟合优度指标（本例选择）。
Casewise Listing of residuals：表示输出各样本数据残差列表，有因变量的观察值，预测值，相应的预测概率，残差（非标准化残差，标准化残差）等。
Correlations of estimations：表示输出估计参数的相关矩阵（本例选择）。
Iteration history：表示输出估计参数迭代过程中的参数与对数似然值（本例选择）。
CI for exp(B)：表示输出发生比N%的置信区间（默认95%）。
（2）从Display框中选择输出方式。
At each step 表示输出模型建立过程中的每一步结果（系统默认），At last step 表示只输出最终结果。
（3）从Propbability for Stepwise框中指定自变量进入方程或剔除方程的显著性水平α。
Entry表示回归系数Score检验的概率p值小于0.05时相应变量可进入方程；Removal 表示回归系数Score检验的概率p值大于0.1时相应变量应当剔除出回归方程.。
（4）Classification Cutoff设置概率分界值，预测概率大于分界值（默认0.5）时,分类预测值为1, 否则为预测值为0。
（本例选择系统默认项）
（5）从Maximum Iterations框内指定极大似然估计的最大迭代次数（默认值是20）
7．单击Save按钮，打开Save对话框如图4所示：从中选择需要保存预测结果到数据窗口。
图4：Save对话框
（1）从Predieted V alues框中，Probalities 表示保存因变量取1 的预测概率值，Croup membership 表示保存分类预测值。
（本例选择）
（2）Residuals和Influence表示保存残差及影响点，具体含义与线性回归相同。
选择结束，后可以从输出窗口观看输出结果如下：
以上两个表是数据个数，分类，及因变量的概况。
注意：表3至表6表示只有常数项的模型，没有实际意义，可以不考虑。
表7表示的是迭代历史，表示每一次迭代中-2LL 值和系数值。
表8模型综合检验是模型拟合优度检验的，用-2LL 度量。
最好的模型有-2LL=0，步骤1中的“步骤”中的卡方值是当前-2LL 与下一步-2LL 的差值，“块”中的卡方值为当前值-2LL 与后一组变量进入模型后的-2LL 的差值，“模型”中的卡方统计量是当前模型中的-2LL 与只含常数项模型的-2LL 的差值，因所有自变量是强行进入，只有一个步骤，一个块和一个模型，所以三者的卡方值相等。
本例中假设检验的P 值等于0.005，小于0.05，故模型中至少有一个回归系数不为0。
从表9中看出-22LN 值不算太大，模型拟合程度一般。
Cox & Snell R 2和 Nagelkerke R 2类似于线性模型中的拟合优度检验。
其中： Cox & Snell R 2
=n L
L 2
01)(
Nagelkerke R 2
=
n
L R
Snell Cox 2
02
1)(&
从表中得出Cox & Snell R 2和 Nagelkerke R 2
类不是太高，似合优度一般。
表10 和表11是逻辑方程的拟合程度的检验，由于观察值和理论频数的差异不大，检验通过。
但是理论频数都小于5，原因是数据个数太少造成的，所以检验结果有待进一步检验。
表12也称错判矩阵。
从表10中看出，如出行方式为坐公交车15人中，预测值为13人，正确率为86.7%。
从表13中可以得到回归系数、回归系数的标准误、Wald 检验统计量、P 值、发生比等。
其中第二个与第三个变量的回归系数没有通过检验。
i
i
S S Wald i
βββ2
⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛
=为回归系数i β的
标准误。
)(βExp 表示一个自变量的发生比，指当其它自变量不变时，该自变量每增加一个单位，将引起发生比扩大)(βExp 。
表14中表示的是回归系数的相关矩阵。
Step number: 1
Observed Groups and Predicted Probabilities
4 ┼ ┼ │ │ │ │ F │ │ R 3 ┼ ┼ E │ │ Q │ │ U │ │ E 2 ┼ 1 0 1 1 ┼ N │ 1 0 1 1 │ C │ 1 0 1 1 │ Y │ 1 0 1 1 │ 1 ┼ 00 0 00 0 0 0 00 01 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 11 ┼ │ 00 0 00 0 0 0 00 01 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 11 │ │ 00 0 00 0 0 0 00 01 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 11 │ │ 00 0 00 0 0 0 00 01 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 11 │ Predicted ─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼─────────┼────────── Prob: 0 .1 .2 .3 .4 .
5 .
6 .
7 .
8 .
9 1 Group
: 0000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111111111111111
Predicted Probability is of Membership for 1 The Cut Value is .50 Symbols: 0 - 0
1 - 1
Each Symbol Represents .25 Cases.
图5 预测分类图
预测分类图中显示预测值的分布，横坐标表示预测概率值,大于0.5的预测值将预测为1，小于0.5的预测值为0。
图中0表示实际观察值为Y=0，1表示观察值Y=1，纵向四个同样的数字表示一个样本观察值。
实验题：为研究某商品消费特点和趋势，收集以往的消费数据，数据包括：因变量Y 为是否购买，购买取值为1，否则Y取值为0。
自变量有性别，年龄和收入水平。
数据见表。
试采用逻辑回归的方法进行分析。