单因素Logistic回归与多因素Logistic的关系、SPSS操作及结果解读_百 ...

发布网友发布时间：2024-08-19 12:13

共1个回答

热心网友时间：2024-08-23 00:19

当处理逻辑变量的随访结局时，单因素Logistic回归与多因素Logistic回归之间的关系显而易见。单因素分析适用于初步筛查影响因素，但可能存在混杂效应，结果可靠性受限；而多因素分析则能更全面地考虑所有潜在因素，校正混杂，提供更可靠的结果。

在单因素和多因素分析之后，下一步是进行实际操作。在SPSS中，首先导入数据，然后选择二元或多元Logistic回归，根据变量放入正确位置。选择显示概率、组成员等选项，确保模型质量。在结果解读阶段，关注霍斯默-莱梅肖检验的P值（大于0.05表示模型良好），预测率一般希望大于50%。模型系数（B）、卡方值（瓦尔德）和P值用来评估变量的显著性，OR值（Exp(B)）体现变量对结局的影响，大于1的为危险因素，小于1的为保护因素。例如，学历提升一级，健康科普接受概率相应增加1.258倍。