使用SPSS17.0进行二元及多元Logistic回归分析指南

"这篇文档详细介绍了如何使用SPSS17.0软件进行二元和多元逻辑斯谛回归分析。文档以医学研究中的实例——不同类型的脑梗塞与年龄和性别之间的关系来阐述分析过程。首先，数据需要进行预处理，将连续变量（如年龄）和分类变量（如性别，通过0和1表示男性和女性）输入到SPSS中。接着，通过‘分析’菜单下的‘回归’选项，选择‘二元逻辑斯谛回归’来开启分析对话框。在对话框中，将研究的因变量（如ICAS，是或否的脑梗塞类型）放入‘因变量’框，将自变量（如性别和年龄）放入‘协变量’框，并选择进入方法为‘强制进入’。在后续的‘分类’、‘保存’和‘选项’设置中，根据需要调整分类变量的参考类别，决定是否保存输出结果，以及选择需要显示的统计信息。" 二元逻辑斯谛回归是一种广泛应用于分类预测模型的方法，尤其适用于因变量是二分类的情况，如成功或失败、存活或死亡等。在这个案例中，因变量ICAS（可能的脑梗塞类型）被转换成二分类变量（1表示ICAS，0表示非ICAS）。自变量包括连续变量（如年龄）和分类变量（如性别），它们可能影响ICAS的发生概率。 在进行二元逻辑斯谛回归时，首先要进行数据预处理，确保所有变量符合分析要求。例如，将分类变量转换为数字形式，如性别用0和1代表男性和女性，而年龄作为连续变量直接输入。然后，通过SPSS提供的菜单选择相应的分析命令，设置因变量和自变量，以及选择合适的进入方法，通常的“强制进入”方法意味着所有选定的自变量都将纳入模型。 在设置选项时，对于分类变量，可以选择参考水平，这会影响回归系数的解释。保存选项可以决定是否将分析结果输出到工作空间，以便进一步查看和分析。在‘选项’对话框中，通常会勾选一些关键的统计信息，如系数的置信区间、似然比检验等，这些信息有助于评估模型的适宜性和变量的重要性。 在实际分析过程中，模型的评估通常包括系数的显著性、似然比检验、模型拟合度指标（如Pearson和Deviance拟合优度）、以及roc曲线和AUC值等。通过这些统计指标，研究者可以判断模型是否有效，哪些自变量对因变量的影响显著，以及模型的预测能力如何。 SPSS17.0提供的二元逻辑斯谛回归功能是一个强大工具，能够帮助研究人员探索分类变量与连续或分类自变量之间的关系，为决策提供依据。通过逐步理解和应用这些步骤，可以深入理解并运用二元逻辑斯谛回归分析解决实际问题。