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【求助】SPSS中Logistic回归分析结果看不懂，请教
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这个帖子发布于4年零116天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
以死亡作为因变量，纳入GCS评分、休克、脓毒症等作为自变量。向前法作Logistic回归分析，我自己的理解是GCS评分、休克、脓毒症都可以纳入方程，作为死亡的危险因素。因为第二张表中检验结果显示3个自变量均不必剔除出方程。但是第一张表格中，休克的显著性P值为1.000，明显大于0.05，我的原始数据中死亡组患者100%存在休克，存活组68.8%存在休克，两组比较（卡方检验）有统计学差异。我的理解休克应该是留在方程中的，所以P值很小才对啊。不知道这里为什么是这样的？这种情况怎么解释。该怎么办？
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smilezhujg 编辑于
同求，我做出来也是一样的结果，p值哪儿还有一些字母，不知怎么解释？
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你好，请问这个结果知道怎么分析了吗？
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SPSS--logistic回归分析
logistic 回归海南医学院公共卫生学院 卫生统计学教研室赵婵娟内容基本概念基本步骤基本操作基本结果解释数据分析思路单因素统计分析1. 计量资料的比较，t检验，方差分析或秩和检验2. 两个变量的相关分析，Pearson相关或spearman相关 3. 分类资料的比较，Pearson卡方检验 4. 分类资料的相关，OR值及其CI或列联系数多因素统计分析1. 因变量为计量资料，多重现性回归2. 因变量为分类变量，logistic回归Logistic回归模型按研究设计分类：1. 非配对设计：非条件logistic回归模型 2. 配对病例对照：条件logistic回归模型按反应变量分类：1. 二分类logistic回归模型（常用） 2. 多分类无序logistic回归模型（常用） 3. 多分类有序logistic回归模型（常用）基础知识通过下例复习相关概念如：研究患某疾病与饮酒的关联性患病率 P1=? P2=?基础知识
二分类logistic回归模型
回归系数的意义多因素logistic回归分析时，对回归系数的解释都是指在其他所有自变量固定的 情况下的优势比。 存在因素间交互作用时，logistic回归系 数的解释变得更为复杂，应特别小心。适用条件因变量为二分类变量或某事件的发生率自变量与Logit（P）之间为线性关系残差合计为0，且服从二项分布各观测间相互独立参数估计方法：最大似然法例1研究急性心肌梗塞（AMI）患病与饮酒的关系，采用横断面调查。SPSS基本操作
哑变量设置为了便于解释，对二分类变量按0、1编码如果对二项分类变量按+1、-1编码，结果？ 分类变量必须转化。如地区对血压的影响。 等级资料，当等级之间量度不一时必须转化。 连续资料不宜直接进入方程时，转化为等级 资料或分类资料。SPSS哑变量设置
矫正混杂作用例2：上例没有考虑吸烟情况，故将吸烟作为分层加入，资料如下：操作同例1逐步回归分析逐步回归逐步logistic回归
条件logistic回归
条件logistic回归logistic回归模型小结logistic回归模型小结logistic回归模型小结小结谢谢大家！
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SPSS--logistic回归分析
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你可能喜欢谁能帮忙讲解一下分类变量的回归分析?自变量和因变量都为分类变量,请问怎样用SpSS做回归分析?自变量共分为2类,因变量分为4类,\x05\x05\x05\x05Parameter EstimatesVAR00002a\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x05\x0595% Confidence Interval for Exp(B)\x05\x05B\x05Std.Error\x05Wald\x05df\x05Sig.\x05Exp(B)\x05Lower Bound\x05Upper Bound2.00\x05Intercept\x05-.693\x051.225\x05.320\x051\x05.571\x05\x05\x05\x05[retinopathy=0]\x05.421\x051.247\x05.114\x051\x05.736\x051.524\x05.132\x\x05[retinopathy=1]\x051.030\x051.358\x05.575\x051\x05.448\x052.800\x05.196\x\x05[retinopathy=9]\x050b\x05.\x05.\x050\x05.\x05.\x05.\x05.3.00\x05Intercept\x05-18.211\x05.558\x\x051\x05.000\x05\x05\x05\x05[retinopathy=0]\x.630\x\x051\x05.000\x053.088E7\x7\x051.062E8\x05[retinopathy=1]\x.000\x05.\x051\x05.\x051.459E8\x051.459E8\x051.459E8\x05[retinopathy=9]\x050b\x05.\x05.\x050\x05.\x05.\x05.\x05.4.00\x05Intercept\x05-.693\x051.225\x05.320\x051\x05.571\x05\x05\x05\x05[retinopathy=0]\x05-.965\x051.284\x05.565\x051\x05.452\x05.381\x05.031\x054.719\x05[retinopathy=1]\x05.693\x051.378\x05.253\x051\x05.615\x052.000\x05.134\x\x05[retinopathy=9]\x050b\x05.\x05.\x050\x05.\x05.\x05.\x05.a.The reference category is:1.00.b.This parameter is set to zero because it is redundant.是用多元回归分析的结果,另外我这样分析对不对,如果不对,请问用何种方法分析?
分类：数学
如果因变量是分类变量,哪你采用多元回归分析就是错误的了应该采用logistic回归来进行的因变量的4分类是否属于有序的还是无序的如果有序,则使用有序多分类logistic回归若无序,则使用无序多分logistic回归
y=sin(2x-派/4)函数的对称轴和对称点和单调性是哪
若自然数a的取值范围是0小于a小于等于9,代数式
(1) 1/(2+x),2+x=0,x=-2,x不等于-2的一切实数. (2)(2-x)/
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急！求助大神！！如何用SPSS检验logistic回归中的连续性自变量与因变量的线性关系？
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因变量是过去一年是否住院（分类变量），自变量包括某量表各维度的得分情况（连续性变量），应用了logistic回归。SCI文章修回，好像是要求检验自变量与因变量的线性关系，统计小白一枚，只会操作简单的SPSS软件，希望得到各位的帮助，万分感谢！！以下为专家意见：I am pleased that there is no multicollinearity amongst the predictors in the models, but this is not related to linearity in the logit. I again recommend that the authors consult the reference I cited previously (Hosmer & Lemeshow). Linearity in the logit is about whether a change in the predictor results in a consistent change in the logit at any value of the predictor. It is best assessed using the Box-Tidswell transformation (x*ln(x)) of the predictor x（这里的转换如果用SPSS具体该怎么操作？还有结果怎么看？）. A model with predictors x and xlnx should be fit, and the significance of xlnx assessed. If significant then there is evidence that the predictor is not linear in the logit, and should not be used as a continuous variable in the model. Rather it should be categorised as an ordinal variable and used as a categorical predictor to allow for the changing relationship of the predictor with the dependent at different values of the predictor.
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2分类怎么线性关系？
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你这个问题很好，私聊吧!
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松哥统计 你这个问题很好，私聊吧!您好，您遇到过这种情况吗？最近一直在研究，还是没有一点头绪。。
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