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spss Logistic回归分析中原本该是危险因素变成保护因素了，该如何解释？
Logistic回归分析中原本该是危险因素变成保护因素了，该如何解释？
危险因素的结果变成保护因素可能是你变量设置的问题，你懂logit的原理吗？ 变量设置反的话会相反的
SPSS如何进行线性回归分析操作？
线性回归参数设置
1、运行软件，输入演示数据，如下图所示。
spss多元线性回归中，常量不显著怎么办，怎么写回归方程？
0.629和3.077是对“常量”、“技术人员密度”两个参数的T检验的值，对应的概率分别是0.534和0.004，如果显著性水平是0.05的话，说明常量不显著，则一元线性回归分析中不应该含有常量。至于0.478是对“技术人员密度”系数的标准化，不用太在意此数字。
spss里有序logistic回归的平行性检验怎么做啊，具体说一下怎么操作就可？
多分类有序logit回归1.打开数据，依次点击：分析--回归--有序多分类。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.等级资料，连续资料不需拉入协变量，分类变量变量拉入因子。点击ok。选项里面勾选一下
二元logistics回归方法选什么？
二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍： Logistic 回归：变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。 ? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。 ? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。 ? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。 ? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。 ? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。 输出中的显著性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显著性值通常无效。 所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。