一、如何用SPSS二元logistic逻辑回归分析医学数据？
1、打开spss统计软件，依次点击“分析——回归——二元logistic”。
2、出现“logistic回归”窗口。
3、将“高血压”放入“因变量”框中，将变量“性别”、“体重指数”等其他变量放入“自变量”框中。
4、点击“分类”，将为分类变量的自变量放入右侧“分类协变量”框中，本案例的自变量“性别”、“饮食习惯、体育锻炼”等为分类变量，将这些分类的自变量选入右侧框中。
5、点击“保存”，勾选“概率”、“组成员”。
6、点击“选项”，勾选“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“95%的置信区间”。
7、方法”选择“输入”就行，最后“确定”。
二、二元逻辑回归优点？
二元逻辑回归的优点是二元，回归。的正态分布。
三、二元逻辑回归公式？
最小二乘法求二元线性回归
y = 2 x 1 + ( − 3 ) ∗ x 2 + 4 y=2x_{1}+(-3)*x_{2}+4 y=2x
1
+(−3)∗x
2
+4
四、spss二元回归分析前因素检验？
1.
二元逻辑回归分析的操作步骤与别的回归分析差别不大,重点在于理解检验统计量,包含-2 log likelihood,-2LL、Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验统计量、Wals统计量、Cox和Snell的R方、Nagelkerke的R方等等.
2.
选择相关变量作为因变量和自变量,“方法”选择“进入”即所有的变量都进入模型中.在“保存”中只选择“预测值”中的“概率”、“组成员”即原始数据个案中,每一个个案最后的预测分类情况,PRE_1、PGR_1分别是最后的预测结果中的预测概率和预测组的变量名.
3.
分类图:“比较因变量的预测值和观测值之间的关系,反应模型的拟合情况”;Hosmer和Lemeshow的拟合度:“检验整个回归模型的拟合优度”;个案残差列表:“输出标准方差大于某值的个案或全部个案的入选状态,因变量的观察值和预测值及相应预测概率、残差值”;估计值的相关性:“模型中各估计参数间相关矩阵”;迭代历史:“输出参数迭代过程...
五、spss如何建立二元线性回归模型？
运用数据，回归里的二元logistic模型构建
六、spss如何做逻辑回归得出方程？
打开SPSS，
输入数据，
工具栏选择分析，再选择回归，再选择曲线估计，
弹出窗口，填入因变量与自变量，然后在模型选择Logistic。
如果你是想做曲线拟合，那你就把所有模型都选上，只做Logistic，就只选其。
希望能够帮助您，虽然这答案有点晚叻。
七、spss逻辑回归的操作和分析方法？
1、在spss中打开数据，确定要设置哪个变量为哑变量以后，我们打开逻辑回归对话框，操作方法：analyse--regression--binary logistic。
2、将是否吸烟这个变量放到因变量中，将种族放到自变量中，如图所示。
3、选择变量进入方程的方法是enter，因为所有的哑变量必须是同时进入，否则就没有统计学意义了。
4、接下来要设置哑变量了，点击categrio按钮，打开变量分类对话框。
5、将要设置哑变量的变量放入右侧窗口中。
6、到了最关键的部分，我们要选择哪个分类作为参考分类，设置参考分类必须使参考分类有意义，比如这个例子中，种族类别包括黑人、白人和其他种族，那么其他种族一般被设置为参考分类，那么你怎么知道参考分类是第一个还是最后一个呢，后面要设置last和first。
7、回到变量视图中，找到种族这个变量，在value中可以查看变量值，我们看到其他种族这个分类为3，上面那一步应该设置为last。
8、点击ok，开始输出统计结果。
9、输出了一大堆数据，我们不用管，因为这里要教大家如何分析哑变量，所以直奔主题，找到variables in the equation表，这个表中，你可以看到有race（1）和race（2）这两个变量，他们就是race的哑变量，B是系数，因为他们都是跟其他种族相比，图中的数据可以看到，白种人比其他种族的人更容以吸烟，黑种人比其他种族更容易吸烟，白种人和黑种人相比，黑种人可能比白种人更容易吸烟，但是需要进一步的检验。
八、二分类逻辑回归就是二元逻辑回归吗？
二元Logistic回归主要分为三类：
1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。
2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。
3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。
九、二元逻辑回归模型的构建？
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
十、spss逻辑回归，检验不通过，怎么调整？
首先来说明各个符号，B也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。T值就是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig
回归的检验首先看anova那个表，也就是F检验，那个表代表的是对你进行回归的所有自变量的回归系数的一个总体检验，如果sig
然后看系数表，看标准化的回归系数是否显著，每个自变量都有一个对应的回归系数以及显著性检验
最后看模型汇总那个表，R方叫做决定系数，他是自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例，代表回归方程对因变量的解释程度，报告的时候报告调整后的R方，这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正（因为即使没什么用的自变量，只要多增几个，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚），R可以不用管，标准化的情况下R也是自变量和因变量的相关
希望对您有用