Logistic回归是一种统计学方法，常用于预测二分类结局，比如疾病是否发生、客户是否会购买产品等。在医学研究、市场分析和社会科学中广泛应用。SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款强大的统计分析软件，提供了实现Logistic回归的功能。
在SPSS中执行Logistic回归的步骤大致如下：
1. 首先打开SPSS软件，进入数据分析界面，选择"Analyze"菜单，然后选择"Regression"子菜单，进一步点击"Binary Logistic"，进入Logistic回归的设置界面。
2. 在Logistic Regression对话框中，你需要将因变量（二分类变量，例如冠心病发病与否）拖入"Dependent"区域，将自变量（可能影响因变量的因素）拖入"Independent(s)"区域。自变量可以是连续变量或分类变量。
3. 如果自变量中包含分类变量，需要在"Define Categorical Variables"对话框中指定参考组。这有助于软件处理分类变量，并生成合适的比值比（OR）和置信区间。
4. 在"Options"对话框中，你可以选择输出结果的详细程度，如是否显示比值比、95%可信区间，以及预测概率的分界点（如0.5，即预测患病概率大于0.5时预测为患病）。
5. 完成设置后，点击"OK"，SPSS将运行Logistic回归分析并生成结果。结果通常包括样本量描述、变量的赋值情况、模型的拟合度指标、系数表、Wald统计量和显著性测试、OR值及可信区间、预测概率等。
6. 结果解读：样本量描述部分提供参与者的基本信息；变量赋值展示了每个变量的不同类别及其编码方式；初始模型的系数表揭示了每个自变量对因变量的影响大小和方向，其中系数的正负代表了效应的方向，Wald统计量和p值用于判断变量的显著性；OR值反映了自变量每变化一个单位，因变量发生改变的概率比。
在实际应用中，Logistic回归通过建立一个数学模型来预测事件发生的概率，这个模型基于最大似然估计法。通过逐步回归（Stepwise）方法，可以自动筛选出对因变量影响显著的自变量，帮助研究者理解哪些因素是关键的风险因素或保护因素。例如，对于冠心病的研究，Logistic回归可以帮助确定哪些生活习惯、生理指标等与冠心病发病风险关联最大。
Logistic回归在SPSS中的实现是一个系统化的过程，包括设置模型、输入变量、调整选项和解读结果。通过这种方法，我们可以从大量数据中挖掘出有价值的关联，为决策提供科学依据。
