spss二元logistic逐步回归分析

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个流行的社会科学统计软件，其中二元Logistic回归分析是一种用于预测二分类结果的统计方法，例如疾病发生与否、客户是否会流失等。它假设因变量Y服从伯努利分布，并且自变量之间可能存在非线性的相互作用。

在SPSS的二元Logistic回归中，我们通常有以下几个步骤：

1. **数据准备**：确保数据清洗无误，包括处理缺失值、异常值和编码分类变量。

2. **模型构建**：点击菜单栏中的“分析”->“交叉表”或“回归”->“逻辑斯蒂回归”，选择单步或逐步的方式进行回归模型建立。逐步回归允许用户逐次添加或删除自变量，以优化模型性能。

3. **模型设置**：设置因变量（响应变量），选择是否为"向前"、"向后"、"保持不变"或手动指定步进规则，以及检验统计量如AIC或BIC。

4. **模型估计**：运行回归，SPSS会计算每个自变量的系数及其显著性水平，以及整体模型的拟合度指标，如P值、OR值、AUC等。

5. **结果解读**：查看输出结果，理解自变量对因变量的影响方向（正相关还是负相关）、强度（OR值大小）以及是否有统计学意义（看P值）。

6. **模型诊断**：检查残差图、模型偏差、多重共线性等问题，确保模型稳定性和有效性。