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　　SPSS怎么使用二元回归分析？二元变量是数据统计中经常会出现的一种变量，而且这种变量只有两种可能：是和否，那么我们要怎么针对二元变量进行回归分析呢？

　　操作方法：

　　一、概述

　　1、样本数据

图1：样本数据

　　这是一份肿瘤患者体内肿瘤情况的统计表，通过二元回归分析，我们可以拟合年龄、肿瘤大小和扩散等级这三个变量与“癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞”的回归关系。

　　2、二元logistic回归

图2：功能位置

　　在“分析”菜单下，可以打开“回归”中的“二元logistic回归”分析，这是SPSS提供的专门用于二元回归的一种分析方法。

　　二、操作指南

　　1、变量设置

图3：变量设置

　　将“癌变部位的淋巴结是否含有癌细胞”作为因变量，将剩余三个变量移入“协变量”窗口。

　　下面的方法设置的是协变量的输入方式，默认的“输入”就是将变量全部输入，其他的方法是根据一些特定的方法向前或向后剔除变量后再输入，我们这里使用“输入”即可。

　　选择变量是用来设置筛选变量的，本数据样本中变量较少，所以不使用这个功能。

　　2、分类设置

图4：分类设置

　　分类窗口设置分类协变量，我们这里的分类变量是“肿瘤扩散等级”，选择“指示灯”对比方法，“最后一个”参考类别。

　　3、保存设置

图5：保存设置

　　这是IBM SPSS Statistics分析中较为常见的一个分析保存对话框，用户可以在其中设置要保存的预测值、影响和残差，在需要保存的项目前勾选复选框即可。

　　勾选概率、组成员、杠杆值、标准化和协方差矩阵。

　　4、选项设置

图6：选项设置

　　这个对话框设置统计图和步进概率，勾选分类图、霍斯默-莱梅肖拟合优度，在每个步骤输出。

　　步进概率中设置进入概率和删除概率，前者数值应小于后者，保持系统默认即可。

　　5、完成分析

图7：分析结果

　　在输出日志中查看最终的分析结果，SPSS会为用户提供模型的相关参数，包括个案统计、显著性参数、模型拟合度参数等，本例中的显著性系数均较小，拟合参数较大，因此对于这三个自变量来说，因变量与它们的拟合效果并不明显。