免费智能解析，怎样用SPSS做二项Logistic回归分析

二项Logistic回归用于研究因变量（Y）是定类数据快速备案网站快速备案，并且只使用两个数字去表示，规定为 1和0，并且 只能是1或0，比如1代表愿意0代表不愿意；1代表会0代表不会；1代表可以0代表不可以；1代表喜欢0代表不喜欢免费智能解析。免费智能解析，怎样用SPSS做二项Logistic回归分析如果想研究某些因素（X）对于因变量（Y）的影响关系，并且因变量（Y）只有两个取值时（并且 只能是0和1），此时则应该使用二元Logistic回归分析。案例说明一、背景当前有一份数据是用来研究影响用户购买IPHONE的因素，包括‘外观喜欢度’，‘性能情况’和‘品牌价值认可度’共3个潜在的影响因素；以及被影响项为‘是否购买IPHONE ’。由于Y为定类数据，并且只分为两项即购买和不购买，因而适用于二元Logistic回归分析。二、操作本例子中研究X对于Y的差异；X分别为‘外观喜欢度’，‘性能情况’和‘品牌价值认可度’，Y为是否购买IPHONE ’。将分析项放置到对应选框中，点击’开始二元Logistic回归分析’即生成结果三、输出结果表1 二元Logistic回归基本汇总这一表格主要是对于分析数据的基本情况进行说明：包括Y值的数据分析和最终分析有效样本量的数据情况。如果缺失数据过多，或者Y值分布非常不均匀，可能会导致模型质量较差。表2 模型似然比检验结果SPSSAU智能分析这一表格用于对整体模型有效性进行分析，分析步骤为：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。表3 二元Logistic回归结果汇总这一表格用于研究X对于Y的影响关系情况，表格中重点关注的指标信息包括：P值，回归系数，OR值和R Pseudo R²。分析时，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的影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y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。结论：’外观喜欢度’, ‘性能情况’共2项会对’是否购买IPHONE’产生显著的正向影响关系，以及’品牌价值认可度’共1项会对’是否购买IPHONE’产生显著的负向影响关系。