SPSS实战：搞明白单因素vs多因素，二元vs多元Logistic回归分析

Answer 1

当处理连续性或分类的因变量时，SPSS实战中，我们通常采用相应的回归分析方法。对于分类变量，Logistic回归是最常见的选择，它本质上是将线性回归的连续结果映射到概率区间(0,1)，实质上是一种广义的线性分类模型。

区分单因素和多因素Logistic回归，关键在于自变量的数量。单因素Logistic回归，如肥胖与冠心病概率的关系，只考察一个因素的影响；而多因素则涉及两个或以上因素，如肥胖、吸烟等对疾病概率的综合影响。

二元与多元Logistic回归的区别在于因变量的分类。二元回归适用于二分类问题，如健康与疾病的区分；而多元回归则适用于多分类问题，如疾病程度的划分或不同证型的识别。

在SPSS操作中，如分析肝硬化影响因素，可能采用二元单因素（如仅分析年龄）或多因素（包括年龄和其他指标）的Logistic回归。而原发性肝癌影响因素分析，可能涉及单因素（仅年龄）或多因素（包括糖基化指标）的多元Logistic回归，具体选择取决于研究目标和变量的性质。