logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
二元logistic回归在临床应用非常广泛,常用于结果是二分类变量的多因素分析,比如:疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡这类的结果。例如:


今天我们来完整演示一下,这类文章的数据是怎么做出来的。我们有一个肺炎和炎症指标的数据,如下图所示:fy为是否发生肺炎,t为痰液图片是否阳性,xs为胸腔积液的量,其他为炎症指标,假如我们想知道肺炎发生的高危因素

我们先打开SPSS,把数据拷贝进去

依次点击:分析-----回归------二元logistic回归

fy放入因变量,其他放入协变量

点击分类,把二分类变量tj放入分类协变量,参考类别选第一个,然后点继续

点击选项,然后勾选置信区间这个选项

最后点击确定,得到如下图结果,显著性就是P值,Exp(B)就是OR值,Exp(B)的95%置信区间就是置信区间,至此,所有的结果都算出来啦,是不是很简单呀!

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