如何在spss进行logistic单因素回归分析

1、打开spss统计软件，然后单击“Analyze  -  Regression  -  Binary Logistic”。

2、出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。

3、单击“分类”将分类变量的自变量放入右侧的“分类协变量”框中。在这种情况下，自变量“性别”，“饮食习惯，体育锻炼”是分类变量。在右侧的框中选择变量。 “参考类别”选择“最后”或“第一”，此处选择默认的“最后”。点击“继续”。

4、单击“保存”，选中“概率”，“组成员”，然后“继续”。

5、点击“选项”，勾选“Hosmer-Lymeshaw Fitting Goodness”和“95％Confidence Interval”，然后点击“Continue”。

6、方法“选择”输入“最后”确定“。

spss回归分析中，p值正好等于0.05，是否显著？

可能显著，可能不显著。显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
这个严谨的说，就直接对这个p=0.05进行一个讨论 可能是显著 也可能是不显著，因此可以在以后的研究中扩大样本量进一步求证。  但实际是你双击以下 那个0.05  肯定后面还有很多隐藏的位数。所以不可能是恰好等于0.05，一般都是大于0.05

扩展资料
如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。常用的显著性水平是0.05，0.01和0.001[1]。
不同的水平各有优缺点。水平越小，判定显著性的证据就越充分，但是不拒绝错误零假设的风险，犯第二类错误的可能性就越大，统计效力就越低。
选择水平不可避免地要在第一类错误和第二类错误之间做出权衡。如果犯第一类错误造成的后果不严重，比如在试探性研究中，我们可以将α水平定得高一些，如0.05或0.1。
如果研究样本很小，为了提高统计效力，我们在某些研究中也不妨提高口水平。但是，如果犯第一类错误造成的后果很严重，比如我们要基于某项研究发现决定是否在全国推行某项教学改革，我们则需要将α水平定得低一些，如0.01或0.001。
参考资料：搜狗百科-显著性检验

spss做线性回归分析显著性水平大于0.05怎么办

以所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大，建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05。
大于0.05意味着结果没有达到统计学上的显著，即结果不具有统计学意义，不能判定均值差异是否为随机误差所致。此时，首先看看效应量，即eta平方，spss分析方差分析都会提供，如果eta平方至少是中等大小以上，比如0.06以上，那么不显著的原因比较有可能是因为统计检验力不够所致。
可以增大样本量再次进行方差分析。如果eta平方比较小，比如0.01左右，结合不显著的结果，可以认为没有均值差异。


在线性回归中
数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定X值的y的条件均值是X的仿射函数。不太一般的情况，线性回归模型可以是一个中位数或一些其他的给定X的条件下y的条件分布的分位数作为X的线性函数表示。
像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定X值的y的条件概率分布，而不是X和y的联合概率分布（多元分析领域）。
以上内容参考：百度百科-线性回归

SPSS主成分分析显示个案不足两个无法分析怎么办

图的意思是你这就有类似于Excel里的一行数据，先看看数据格式对不对，参数是不是没写全，主成分是要求共线性，同时列就是属性要大于两个，做一下相关分析吧，看看变量间有没有关系