SPSS17.0二元与多元Logistic回归分析教程

"这篇资源主要介绍了如何使用SPSS17.0软件进行二元和多元逻辑斯谛回归分析，特别是针对医学中脑梗塞与年龄、性别之间关系的案例分析。" 二元logistic回归分析是一种统计方法，用于研究一个二分类因变量（例如：生存/死亡，有病/无病）与一个或多个连续或分类自变量之间的关系。在这个案例中，因变量是ICAS（不同类型脑梗塞），被转化为0和1，1代表ICAS，0代表非ICAS。自变量包括年龄（连续变量）和性别（分类变量）。 在进行二元logistic回归前，首先需要对数据进行预处理。将分类变量（如性别）转换成数值形式，通常用0和1表示，此处男性设为0，女性设为1。年龄作为数值变量，无需转换。 接下来，通过SPSS的菜单路径“分析”->“回归”->“二元logistic”来启动分析过程。在对话框中，将ICAS放入因变量框，性别和年龄放入协变量框。选择进入法（Enter）作为变量进入模型的方法，这意味着所有选定的自变量都会被强制进入模型。 在“分类”对话框中，由于性别是二分类变量，可以选择0（男性）作为参考类别。在“保存”选项中，可以选择是否将结果输出到数据编辑窗口。最后，在“选项”对话框中，根据需要勾选各项，例如选择显示wald统计量、OR（优势比）、95%置信区间等。 进行多元logistic回归分析时，原理与二元类似，只是同时考虑多个自变量与因变量的关系。在这种情况下，除了年龄和性别外，可能还包括其他变量，如高血压和糖尿病的存在状况，这些在单因素分析中已经显示出与ICAS显著相关（P<0.05）。 在实际分析中，SPSS将计算每个自变量的回归系数、wald统计量、OR及对应的p值，这些指标用于评估每个自变量对因变量的影响程度和显著性。OR值大于1表示自变量增加时，因变量为1类的概率增加；小于1则相反。p值小于0.05通常被认为结果具有统计学意义。 通过这样的分析，研究者可以理解年龄和性别如何影响患ICAS的风险，并可能据此提出预防或治疗策略。然而，需要注意的是，这只是数据分析的一部分，解释结果时还需考虑其他因素，如样本量、混杂变量和潜在的生物学机制。