原始数据
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logistic回归是一种分类方法，用于两分类问题。结合Y值的具体情况，Logistic回归分析共分为三种，分别是二元Logistic回归分析，多元无序Logistic回归分析和多元有序Logistic回归分析
使用SPSSAU在线分析：首先找到logistic回归分析
把想要分析的题项拖拽到指定的选框中，点击即可生成数据。（有不会的问题可以点击右侧的“灯泡”查看帮助手册）
logistic回归分析得到结果，以及智能文字分析
回归分析结果指标解读：第一个表格这里主要关注P值大小：如果该值小于0.05，则说明模型有效；反之则说明模型无效；
分析步骤：第一：首先对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。
第二个表格：这个表格用于研究X对于Y的影响关系情况，表格中有意义的指标信息包括：P值，回归系数，OR值和R Pseudo R²。其它指标包括标准误，Z值，95%CI值意义相对较小。
分析步骤：多分类Logit分析的步骤分别为：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。第三：总结分析结果。END
Y对应的数字一定只能为0和1；如果不是，可以使用‘数据编码’功能设置；
如果模型预测准确率较低，需要多次进行分析对比，找出最优的模型结果；
如果X是定类数据，此时需要对X进行虚拟(哑)变量设置。
更详细的方法说明以及具体原理介绍，可查看SPSSAU官网，以及可使用SPSSAU上面的案例数据，进行实际的操作分析。