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“。

STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的

SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。
F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。

扩展资料：
Stata具有如下统计分析能力：
1、相关与回归分析：
简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
2、数值变量资料的一般分析：
参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。