利用SPSS进行Logistic回归分析.doc

Logistic 回归分析在 SPSS 软件中的应用 Logistic 回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。该方法可以将连续变量转换为二值变量，例如将城镇人口比重转换为 Yes 或 No，以便更好地研究城市化水平的影响因素。在本文中，我们将使用 SPSS 软件来进行 Logistic 回归分析，并在实例中讲解如何应用 Logistic 回归来研究城市化水平的影响因素。 数据准备和选项设置 在进行 Logistic 回归分析之前，需要准备好原始数据。我们可以使用 Excel 来整理数据，然后将其导入 SPSS 软件中。在本例中，我们研究 2005 年影响中国各地区城市化水平的经济地理因素，包括人均 GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重以及地理位置等变量。我们将城市化水平用城镇人口比重表征，并将地理位置分为三大地带：东部地带、中部地带和西部地带。 二值 Logistic 回归分析 在 SPSS 软件中，我们可以使用二值 Logistic 回归分析来研究城市化水平的影响因素。我们需要打开“聚类分析”对话框，并选择“Binary Logistic”选项框。在这里，我们可以选择需要进行分析的变量，并设置选项。例如，我们可以选择“人均 GDP”和“中部地带”作为自变量，并将城市化水平作为因变量。在方法一栏中，我们可以选择系统默认的强迫回归方法（Enter）。 分类变量和选项设置 在 Logistic 回归分析中，我们需要定义分类变量。例如，在本例中，我们可以将中部地带作为分类变量。在设置选项时，我们需要选择 Categorical 选项，并将中部地带调入 Categorical Covariates 列表框中。此外，我们还需要设置 Save 选项，以决定保存到 Data View 的计算结果。 Logistic 回归分析的应用 Logistic 回归分析有很多实际应用，例如，在医学中可以用于研究疾病的危险因素，在金融中可以用于研究股票价格的影响因素等。在本例中，我们使用 Logistic 回归分析来研究城市化水平的影响因素，结果表明，人均 GDP 和中部地带对城市化水平的影响均较大。 结论 Logistic 回归分析是一种常用的统计分析方法，能够帮助我们研究两个或多个变量之间的关系。在 SPSS 软件中，我们可以使用 Logistic 回归分析来研究城市化水平的影响因素，并获得有价值的结论。