单因素/多因素Logistic回归模型基本介绍及SPSS/GraphPad分析步骤

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一、 基本介绍 在统计学与数据分析的领域中，Logistic回归是一种用于预测结果变量为二分类的场景的广泛使用的方法。与传统的多重线性回归模型不同，Logistic回归不是预测数值型的响应变量，而是预测一个二分类（0或1，是或否）的概率。在本文中，我们将首先讨论Logistic回归的应用场景及其与多重线性回归的主要区别。接着，我们将探讨单因素Logistic回归和多因素Logistic回归之间的关系，以及它们各自的特点和应用。 1. Logistic回归的应用场景 Logistic回归在医学、社会科学、营销分析等多个领域都有广泛应用。在医学研究中，它常用于预测某种疾病的发病概率，如基于病人的生活方式、基因等因素预测心脏病的危险性。在社会科学中，Logistic回归可以用于预测选举结果或社会行为，如分析个人的社会经济地位对其政治倾向的影响。在营销分析中，则 ………………………………