logistic回归分析_logistic回归分析的意义

SPSS多因素非条件logistic回归分析是什么?

二元logit回归 打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。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）。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。

把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。就可以在度量标准中看到度量数据。再对多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存进行设置。点击确定，即可用SPSS把多因素Logistic回归分析做好。多因素logistic回归是指包含的研究因素较多，如二项logistic回归、多项Logistic回归等。

有序logistic回归分析因变量要求是分类变量且有序，比如“不愿意”、“愿意”、“非常愿意”等等。前提条件不同 线性回归要求因变量服从正态分布，但是logistic回归没有要求，并且线性回归要求自变量和因变量呈现线性关系，而logistic回归没有要求自变量和因变量呈线性关系。

logistic回归分析是什么?

logistic回归主要用于危险因素探索。因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。比如，探索胃癌发生的危险因素，胃癌作为因变量，分为两类，“是”或“否”。危险因素可以有一个多多个，比如性别、年龄、幽门螺杆菌感染等。通过logistic回归就可以发现哪些因素会影响胃癌的发生。

logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

是的，他是一种广义的线性回归分析模型 当logistic回归模型能够较好地拟合数据时，我们便可以对模型的系数进行解释了，类似于线性回归系数。Logistic回归系数也可以被解释为对应自变量一个单位的变化所导致的因变量上的变化。

logistic回归分析也叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，它通常用于数据挖掘、疾病诊断、经济预测等领域。在logistic回归分析中，探索因变量Y与自变a，b，c，d关系。众所周知，a和b可能是相关的，在单变量分析中，a，b，c，d是有意义的。

用SPSS作Logistic回归分析,结果能说明什么

1、可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。第二：逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。

2、假如，因变量编码为1时代表无病，2代表有病，那么偏回归系数为负就说明是保护性因素；如果编码为1时代表有病，2代表无病，那么偏回归系数为负就说明是危险因素，正好与前面的说法相反！注意，这个说法仅仅对于自变量为连续变量者（如体重、年龄、身高等）而言。

3、R方值是评价的主要指标，F值，t值是两个检验，一般要小于0.05，F和t的显著性都是0.05。

4、自变量赋值为1的情况和赋值为0 的比较，因变量为1的可能性的倍数。

5、卡方值是模型的总体检验结果，p小于0.001达到显著水平，说明在模型中至少有一个自变量可以预测因变量，sig就是p值，第三行是模型预测分类正确率，第四行是伪决定系数，意义不大。

什么是单因素logistic回归分析

单因素就是研究对某个事件或指标的影响因素只有1个。单因素Logistic回归中，因变量只有一个。自变量也只有1个；但是这个时候不使用Logistic回归也可以解决问题的，根据具体情况选用卡方检验、t检验或方差分析的方法即可，不过Logistic回归有时可以得到更多的信息，但同时也需考虑模型拟和优度的问题。

单因素统计：单因素分析是指在一个时间点上对某一变量的分析。现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。Logistic回归分为二值logistic回归和多值logistic回归两类。

可参考书籍《医学案例统计分析与SAS应用》第八章第二节第一点：单因素logistic回归分析，此书是由冯国双编制，由北京大学医学出版社在2011-02-18出版的书籍。大致内容：《医学案例统计分析与SAS应用》以研究目的和数据类型为导向，以此作为划分章节的依据。

现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic回归。

二元logit回归：基本说明二元Logit回归分析用于研究X对于Y的影响关系，其中X通常为定量数据（如果X为定类数据，一般需要做虚拟(哑)变量设置）Y为二分类定类数据，（Y的数字一定只能为0和1）例如愿意和不愿意、是和否等。数据处理（1）如果X是定类数据，比如性别或学历等。

是的，他是一种广义的线性回归分析模型 当logistic回归模型能够较好地拟合数据时，我们便可以对模型的系数进行解释了，类似于线性回归系数。Logistic回归系数也可以被解释为对应自变量一个单位的变化所导致的因变量上的变化。