"本资源主要介绍了如何利用逻辑回归分析来制定变量引入模型，适用于处理响应变量为二点分布（0-1）的情况，如研究致癌因素、预测疾病发生等。内容涉及统计学上的定义、计算公式及SPSS16软件的应用。"
在统计学和数据分析领域，逻辑回归是一种广泛应用的模型，尤其适用于处理分类或二元响应变量的问题。标题中的“制定变量引入模型的方法”指的是在构建逻辑回归模型时，选择哪些自变量进入模型的过程。描述提到的“逻辑回归分析”正是针对这种场景，它允许我们分析非数值型（如二分类）的响应变量与一个或多个数值或分类自变量之间的关系。
在传统的线性回归模型中，因变量是连续的数值型变量，而逻辑回归则处理的是二项分布或伯努利分布的响应变量，例如“得病”或“不得病”。例如，在研究致癌因素时，响应变量“得癌症”（Y）只能取0或1，表示没有得病或已得病。
逻辑回归的核心在于将概率模型转化为线性可预测的形式。通常，我们将Y=1的概率表示为P(Y=1)，它与自变量X之间的关系不是线性的。例如，一个人是否购买汽车与他的年收入之间的关系不是简单的线性关系，而是随着收入的增加，购买汽车的可能性会经历一个S型曲线的变化。
为了将这种非线性关系转换为线性关系，我们可以使用logit变换，也就是对P(Y=1)做对数几率变换：
\[ \text{logit}(p) = \ln\left(\frac{p}{1-p}\right) \]
这个变换后，logit(p)与自变量X之间的关系可以是线性的，即：
\[ \text{logit}(p) = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + ... + \beta_kX_k \]
其中，\(\beta_0, \beta_1, ..., \beta_k\)是待估计的参数，\(X_1, X_2, ..., X_k\)是自变量。
在实际操作中，如使用SPSS16这样的统计软件，可以执行逻辑回归分析，软件会自动计算这些参数并提供模型的统计检验结果，帮助我们了解各个自变量对响应变量的影响程度以及模型的整体拟合度。
总结来说，逻辑回归分析是通过logit变换将非线性概率模型转化为线性形式，从而分析分类响应变量与自变量之间的关联，广泛应用于医学研究、市场预测、风险评估等多个领域。在SPSS16等工具的支持下，我们可以便捷地建立和评估这样的模型，以便更好地理解和预测复杂的现实世界现象。
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