单因素logistic回归分析？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
单因素logistic回归分析？
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{练：guī}和多值logistic回归两类。首先用实例讲述二值logistic回《繁：迴》归，然后《繁体：後》进一步说明多值logistic回归。
怎样用SPSS做二项Logistic回归分析？
二项Logistic回归用于研究因变量（Y）是定类数据，并且只使用两个数字去表示，规定为 1和0，并且 只能是1或0，比如1代表愿意0代表不愿意；1代表会0代表不会；1代表可以0代表不可以；1代表喜欢0代表不喜欢。
如果想研究某些因素（X）对（繁：對）于因变量（Y）的影响关系，并且因变量（Y）只有[yǒu]两个取值时（并且 只能是0和1），此时则应（繁体：應）该使用二元Logistic回归分析。
案例说明
一、背景当前有一份fèn 数据是用来研究影响用户购买IPHONE的因素，包括‘外观喜欢度’，‘性能情况’和‘品牌价值认可度’共3个潜在的影响因素；以及被影响项为‘是否购买IPHONE ’。由开云体育于Y为定类数据，并且只分为两项即购买和不购买，因而适用于二元Logistic回归分析。
二、操作
本例子中研究X对于Y的差异；X分别为‘外观喜欢度’，‘性能情况’和‘品【pǐn】牌价值认可度’，Y为是否购买IPHONE ’。将分析项（繁：項）放置到对应选框中，点击"开始二元Logistic回归分析"即生成结果
三、输(繁体：世界杯輸)出结果
表1 二元Logistic回归基本汇[繁体：匯]总
这一表格主要是对于分[fēn]析数据的基本情况进行说明：包括Y值的数据分析和最终分析有效样《繁体：樣》本量的数据情况。如果缺失数据过多，或者Y值分布[繁体：佈]非常不均匀，可能会导致模型质量较差。
表2 模型似然比检验结果【读：guǒ】
SPSSA澳门新葡京U智[拼音：zhì]能分析
这[拼音：zhè]一表格用于对整体模型有效性进行分析，分析步骤为：第一：首澳门金沙先对P值进行分析，如果该值小于0.05，则说明模型有效；反之则说明模型无效；第二：AIC和BIC值用于多次分析时的对比；此两值越低越好；如果多次进行分析，可对比此两个值的变化情况，综合说明模型构建的优化过程；第三：其余指标为中间计算过程值，基本无意义。
澳门永利表3 二元Logistic回归结果汇《繁：匯》总
这一表[繁体：錶]格用于研究X对于Y的【读：de】影响关系情况，表格中重点关注的指标信(xìn)息包括：P值，回归系数，OR值和R Pseudo R²。
分析时，第一：对模型整《练：zhěng》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的影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y产生影响关系，此时可结合OR值进一《yī》步分析影响幅度。 第三：总结分析结果。
结论：’外观喜欢度’， ‘性能情况’共2项会对’是否购买IPHONE’产生显著的正向影响关系，以及’品牌价（繁体：價）值认可度’共1项会对’是《shì》否购买IPHONE’产生显[xiǎn]著的负向影响关系。
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