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逐步回归分析中显示没有输入任何变量是怎么回事？

逐步回归通常是在多个自变量之间存在较大的共线性，用于剔除部分共线性时使用的方法，另外也会在剔除部分对因变量没有显著影响的变量。 所以你的15个变量剔除成两个，说明可能是自变量之间有很强的共线性即 相关性，或者可能是部分自变量对于因变量没有影响。 你可以再使用强制进入的方式做一遍回归分析，看看是存在共线性 还是说对因变量没有影响的原因才剔除的。 但是做逐步回归的目的 就是为了可以剔除部分自变量，不然就没有必要做逐步回归 。

spss软件中的伪R方分析

在统计模型中，R是相关系数或复相关系数。R^2表示可决系数。例如：存在一个自变量和一个因变量：相关系数一般用r表示，相关系数的含义是自变量与因变量波动的相关程度，有方向和大小。
而回归就是用自变量解释因变量,自然要有一个解释程度的度量,就是可决系数（也就是R^2）,该指标有大小但无方向。相关系数与可决系数都是衡量两个变量之间的波动关系，因此回归中的可决系数即为相关分析里的相关系数。 

扩展资料：
SPSS功能
一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。
也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。
从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
参考资料来源：搜狗百科-spss