SPSS逻辑回归预测模型

SPSS逻辑回归预测模型是一种用于预测二元因变量的统计模型。它通过分析自变量与因变量之间的关系，来预测因变量的概率。在SPSS Modeler18.0中，可以通过以下步骤进行逻辑回归分析建模：

1. 数据准备：包括导入数据、数据清洗、变量选择等。
2. 数据过滤：根据需要筛选出需要建模的样本。
3. 变量编码：将因变量和自变量进行适当的编码，以便进行模型分析。
4. 模型参数设置：设置逻辑回归模型的参数，如目标变量、自变量等。
5. 模型训练与评估：使用训练数据进行模型训练，并使用测试数据对模型进行评估。
6. 模型输出结果解释：对模型的显著性检验、拟合优度、准确率等进行详细解释。

在SPSS Modeler18.0的逻辑回归模型结果的【高级】选项卡中，可以查看数据中各变量信息、模型的显著性检验、模型的拟合优度、模型的准确率等。此外，还可以查看模型中自变量的系数、显著性、OR值（占优比）等信息，以及模型的logit方程。

需要注意的是，逻辑回归模型中每个变量的解释需要明确的是，逻辑回归所捕获的某个自变量的效应是以其他变量为条件的，即其他变量保持不变时的情况。对于连续性变量，OR值表示在其他因素不变的情况下，每单位增加的变化对于因变量的影响。