SPSSpro逻辑回归

逻辑回归是一种用于分析定性因变量和定量自变量之间关系的统计方法。在逻辑回归中，自变量可以是定类的数据，也可以是定距的数据。关于卡方[检验](https://geek.csdn.net/educolumn/110d6971d403a1b94dde74be9608bac3?spm=1055.2569.3001.10083)的问题，卡方[检验](https://geek.csdn.net/educolumn/110d6971d403a1b94dde74be9608bac3?spm=1055.2569.3001.10083)主要用于分析两个或多个分类变量之间的关联性，而不仅限于定类的数据。因此，在逻辑回归中，可以使用卡方[检验](https://geek.csdn.net/educolumn/110d6971d403a1b94dde74be9608bac3?spm=1055.2569.3001.10083)来分析定类自变量与定类因变量之间的关系。 关于线性回归和逻辑回归的区别，线性回归是用于分析定量因变量和定量自变量之间关系的方法，而逻辑回归是用于分析定性因变量和定量自变量之间关系的方法。在线性回归中，通常会对各个自变量的回归系数进行t[检验](https://geek.csdn.net/educolumn/110d6971d403a1b94dde74be9608bac3?spm=1055.2569.3001.10083)来评估其显著性。而在逻辑回归中，通常会先进行单变量筛选，剔除不显著的变量，然后再进行多变量分析。 关于逻辑回归的步骤，先做单变量筛选是指在逻辑回归分析中，首先对每个自变量进行单独的分析，通过卡方[检验](https://geek.csdn.net/educolumn/110d6971d403a1b94dde74be9608bac3?spm=1055.2569.3001.10083)或其他适当的方法，筛选出与因变量显著相关的自变量。然后，在多变量分析中，将这些显著的自变量作为解释变量，进行逻辑回归分析。 关于解释变量与Logit p之间的线性关系显著的问题，逻辑回归中的线性关系指的是解释变量与Logit p之间的线性关系是否显著。这一点与多元线性回归中的F检验有所不同。在逻辑回归中，我们关注的是解释变量对Logit p的影响是否显著，而不是解释变量之间的线性关系是否显著。 总之，在进行逻辑回归分析时，需要根据具体情况选择适当的统计方法和步骤，以得到准确的结果。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [如何用SPSS做logistic回归](https://blog.csdn.net/qq_44794961/article/deta