spss回归分析结果解释_SPSS回归分析详细解读

理解与运用二进制回归分析

二进制变量在数据统计分析中常常出现，它仅能取两个值，如“是”或“否”。那么，如何对这些二元变量进行回归分析呢？接下来我们将为您详细解析。

操作流程：

一、概览

1. 样本数据:

设想我们有一份关于患者体内的统计表。通过二元回归分析，我们可以探究大小、扩散等级以及“癌性淋巴结”与年龄之间的关系。

2. 二元逻辑回归:

在“分析”菜单下，您可以找到并打开“二元逻辑回归”。这是SPSS为二元回归提供的常用分析方法。

二、操作指引

1. 变量设置:

将剩余的三个变量移至代表“共变量”的窗，这些变量可能与癌细胞的存在有关。

采用平版输入方法，默认所有变量都会被输入。根据特定需求，您可能需要重新输入其他方法，并在此之前选择输入某个变量。

若当前数据集较小，可选择不使用滤波器变量。

2. 分类设置:

在分类窗设置CoVarrier分类变量。此处，我们的分类变量为“扩散级别”。选择“指示符”作为比较方法，并设置“最后一个”为参考类别。

3. 保存选项:

这是IBM SPSS中常见的分析保存对话框。用户可以勾选要保存的预测值、影响力和残留物等。确保勾选概率、组成员、杠杆、标准化和协方差矩阵等选项。

4. 选项配置:

此部分涉及图表的设置和步进概率的选择。请检查每个步骤中的分类映射、hosmer-leme以及导出选项。在步概率中，需设置输入与删除概率，并确保前一个值小于后一个值，通常保持系统默认设置即可。

5. 全面分析:

查看最终的输出日志，SPSS提供了多种相关参数，如案例统计、关键参数和模型配合参数等。若某变量的重要系数较小，而拟合参数较大，那么该变量与模型之间的拟合效果可能并不显著。