SPSS logistic回归分析结果

很抱歉，我是一个通用型AI语言模型，无法访问您的数据或运行分析程序。但是，一般在SPSS中进行logistic回归分析后，会得到一个结果报告，其中包含了模型的拟合度、各个自变量的系数、标准误、p值、信赖区间等信息。可以根据结果报告来解读分析结果，判断各个自变量对因变量的影响程度以及是否具有统计学意义。如果您有具体的问题或困惑，可以具体描述一下，我会尽力帮助您。

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spss二元logistic回归结果

二元logistic回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。在SPSS中进行二元logistic回归分析，可以得到一些结果。具体步骤如下：

1. 打开SPSS软件并导入数据。
2. 依次点击"分析" -> "回归" -> "二元logistic回归"。
3. 将因变量放入"因变量"框中，将协变量放入"协变量"框中。
4. 点击"分类"，将二分类变量放入"分类协变量"框中，选择参考类别。
5. 点击"选项"，勾选"置信区间"选项。
6. 点击"确定"，即可得到二元logistic回归的结果。

在结果中，显著性值表示变量的统计显著性，通常用P值表示。Exp(B)表示变量的指数回归系数，可以用来解释变量对因变量的影响程度。Exp(B)的95%置信区间表示对应指数回归系数的置信区间。

通过这些结果，可以对二元logistic回归模型进行解释和分析。请注意，这些结果仅供参考，具体解释和分析需要结合具体的研究问题和数据情况进行。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [SPSS—二元Logistic回归（转）](https://blog.csdn.net/dihong0615/article/details/101576828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [手把手教你用SPSS做出二元logistic回归分析](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/108481803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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spss进行logistic回归分析

SPSS可以用于进行logistic回归分析。logistic回归是一种用于预测二元变量的统计分析方法，例如预测某个人是否会购买某个产品。在SPSS中，可以通过选择“回归”菜单中的“二元logistic回归”选项来进行分析。用户需要输入自变量和因变量，并设置模型的参数，例如选择变量的进入和剔除标准、选择变量的方法等。分析结果将包括模型的拟合度、自变量的系数和标准误差、模型的预测能力等信息。