糖果屋de芒果
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。
嘟嘟200907
你的应变量如果有两种可能的值，就用二元。你的应变量如果有超过两种可能，就用多元。关键是看因变量的类型，如果是二分变量就用二元logit，如果是多分变量就用多元logit在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析（SPSSAU【通用方法->线性回归】；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。（【进阶方法->logit回归】）logistic回归可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析：如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用二元Logistic回归【进阶方法->二元logit】;如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析【进阶方法->有序logit】；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析【进阶方法->多分类logit】。具体操作可以参考SPSSAU帮助手册中的说明。
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