用二元选择模型定量分析购买滑雪装备的用户的年龄因素对购买南恩滑雪装备的影响，在用SPSS软件操作后，分析得到年龄为26-35岁的变量的回归系数为2.129，wals值为7.980，得到的这两个指标分别表示什么含义？如何解释得到的这个结果？

回归系数（Coefficient）是指自变量每单位变化对因变量影响的大小，这里指的是年龄变量对购买南恩滑雪装备的影响。回归系数为2.129，说明当用户年龄增加1岁时，购买南恩滑雪装备的概率会增加2.129倍。可以看出，年龄对购买南恩滑雪装备有较大的正向影响。

Wald值（Wald）是检验回归系数是否显著的统计量，SPSS软件会自动计算，并进行显著性检验，通常当Wald值大于3.84（在0.05的显著性水平下）时，就认为该回归系数是显著的。这里得到的Wald值为7.980，显著性水平为0.05，则说明年龄变量对购买南恩滑雪装备的影响是显著的。

综上所述，该研究表明年龄对购买南恩滑雪装备的影响是显著的，并且随着年龄的增加，购买南恩滑雪装备的概率呈现上升的趋势。这对于南恩滑雪装备的市场营销和推广具有一定的参考价值。

相关问题

用二元选择模型定量分析购买滑雪装备的用户的年龄因素对购买南恩滑雪装备的影响，在用SPSS软件操作后，分析得到年龄为26-35岁的变量的wals值为7.980，得到的这个指标表示什么含义？如何解释得到的这个结果？

WALS（Weighted Least Squares）值是用于回归分析的一种统计指标，它表示模型的拟合程度，数值越小则说明模型的拟合效果越好。在这个问题中，得到的年龄变量的WALS值为7.980，这说明该年龄段对购买南恩滑雪装备的影响较为显著，即该年龄段的用户更倾向于购买南恩滑雪装备。

具体解释可以是，通过二元选择模型定量分析，我们发现年龄在26-35岁之间的用户对购买南恩滑雪装备具有较强的影响力，这说明在这个年龄段的用户中，更多的人愿意购买南恩滑雪装备。可能是因为南恩滑雪装备在这个年龄段的用户中口碑良好，或者南恩滑雪装备的设计风格更符合这个年龄段的用户的需求等。

spss二元logistic回归进行多因素分析发现FAI、年龄、BMI均影响因变量HOMA，如何去除年龄、BMI的影响

如果你想去除年龄和BMI的影响，可以考虑进行调节（控制）变量分析。在二元logistic回归中，你可以添加年龄和BMI作为调节变量，同时保留FAI作为自变量，然后重新运行回归模型。这样做可以使你更准确地评估FAI对因变量HOMA的影响，而不受年龄和BMI的影响。

具体实现方式是，在SPSS软件中，在进行回归分析时，在“分类变量”（左边）和“因变量”（右边）的方框中加入HOMA变量，而在“协变量”（底部）方框中加入FAI、年龄和BMI三个变量。然后，SPSS软件会自动进行多元回归分析，并给出调节（控制）变量的结果。