SPSS逻辑回归分析步骤 SPSS逻辑回归分析结果解读

当我们要研究婚姻状态与人的生活方式的关系时，因变量就是各个年龄段，此时的因变量之间是有序的，这就是有序多分类。在进行自变量与有序多分类因变量之间的关系时，可以用多元逻辑回归模型来分析。下面，小编给大家介绍一下SPSS逻辑回归分析步骤，SPSS逻辑回归分析结果解读的相关内容。

一、SPSS逻辑回归分析步骤

打开SPSS软件，将数据导入软件中，对数据进行大略了解后，开始数据分析。单击“文件”，选择“打开”中的“数据”。

图1：导入文件

单击“分析”，选择“回归”中的“多元Logistic”选项，打开多元Logistic设置对话框。将婚姻状态设置为因变量，将性别、生活方式和首选的早餐设置为因子，协变量为空。

图2：多元逻辑回归

单击右列的“模型”按钮，制定模型为主效应。勾选在模型中包括截距，设置结束单击“继续”。

图3：模型设置

单击右列的“统计”按钮，勾选个案处理摘要，参数设置为估算值和似然比检验，单击“继续”。

图4：统计设置

单击右列的“选项”按钮，勾选以分层方式月数条目和除去项，步进选项默认，单击“继续”。

图5：选项设置

如果数据量很大的话，可以进行自助抽样设置，本次数据量较少就不再示例了。

全部设置完成，单击“确定”。软件开始运行，结束后输出图表。

二、SPSS逻辑回归分析结果解读

1、模型拟合信息

图6：模型拟合信息

模型拟合信息表格能够表现模型拟合的好坏，表中-2的对数似然的值越小越好。从结果来看，加入自变量之后的模型比只有常数项的模型拟合的要好，246.600<274.758。且显著性小于0.001，表示自变量的加入是有统计学意义的。

图7：参数估算值

从参数估计值表格来看，以年龄小于31岁的为例，生活方式=0相比生活方式=1，系数值Exp（B）为0.463，说明年龄小于31岁的人选择这种生活方式的概率是不选择这种生活方式的1/0.463，也就是2.16倍。另外可以看到显著性小于0.01，说明小于31岁的这个年龄范围是有统计学意义的。

以上内容，就是SPSS逻辑回归分析步骤，SPSS逻辑回归分析结果解读的相关内容。当遇到有序多分类的变量样本，需要进行分析就可以选择逻辑回归分析。