文档介绍：SPSS操作实例
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Logistic回归分析的用途
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结果分析
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Logistic回归分析的意义
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（logistic regression）是用来做什么?
①     估计某事物的可能性
例：比如某一套衣服今天能否卖出去？或者某一个广告能否被用户点击? 我们希望得到这个数值来帮助决策衣服上不上架，以及广告展不展示。
② 适用于流行病学资料的危险因素分析
例：比如吸烟、年龄、性别是否为肺癌的危险因素或是保护因素？
比如哪些因素导致了人群中有的人患胃癌而有的人不患胃癌？
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（logistic regression）?
简单的来说它是线性回归的一种，事实上它是一个被logistic方程归一化后的线性回归。在许多实际问题中，比如流行病学常研究的二分类因变量（患病与未患病、阳性与阴性等）与一组（x1x2….xn）自变量的关系这类问题时，我们需要回归产生一个类似概率值（ 0-1 ）之间的数值来进行预测。这种情况下这个数值必须是0~1之间，而线性回归就显得无能为力了，因此人们引入了Logistic 方程来做归一化。使得因变量的取值框定在了0~1之间。这种变换方法我们就称之为逻辑回归。
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3. SPSS实例

本次以广泛使用的二分类logistic回归为例为大家介绍
SPSS的操作过程。
例：为研究急性肾功能衰退（ARF）患者的危险因素，
获得了422名住院患者的临床资料，本资料共涉及29个变量
分别为：sex、age、社会支持、慢性病、手术、糖尿病、瘤
黄疸、透析方式、死亡等，其中透析方式为多分类变量，有
4个水平。
（逻辑回归方程运算具体是怎么做的并不重要，对使用者来说，我们就把它当成一条程序命令就好。逻辑回归方程推导，求解方法可详见卫生统计学）。
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（1）操作过程如下（见数据文件“logistics-”））
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一般过程
菜单选择
分析
回归
二元logistic
弹出逻辑回
归主对话框
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逻辑回归主对话框如下图所示
有进入法、前进法和后退法三大类，三类之下又有细分。
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“分类”钮：如果你的自变量是多分类的（如血型等），你必须要将它用哑变量的方式来分析，那么就要用该按钮将该变量指定为分类变量
如果有必要，可用里面的选择按钮进行详细的定义，如以哪个取值作为基础水平各水平间比较的方法是什么等。当然，如果你弄不明白，不改也可以，默认的是以最大取值为基础水平，用“指示符”（每一类与参照类进行比较）做比较。
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“保存”钮：起到将中间结果存储起来供后续分析的作用，如右图所示，共有预测值、影响强度因子和残差三大类。
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“选项”钮：这一部分非常重要，在这里我们可以对模型作精确定义，还可以选择模型预测情况的描述方式，如“统计量和图”中的“分类图”就是非常重要的模型预测工具，“估计值的相关性”则是重要的模型诊断工具，“迭代历史记录”可以看到迭代的具体情况，从而得知你的模型是否在迭代时存在病态，下方则可以确定进入和排除的概率标准，这在逐步回归中是非常有用的。
“选项”框：这一部分我们可以对模型作精确定义，还可以选择模型预测情况的描述方式。
“输出”框：系统默认为输出每一步骤的统计图、统计表及统计量。
“步进概率”是逐步筛选变量的概率水准
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