logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。
二元logistic回归在临床应用非常广泛，常用于结果是二分类变量的多因素分析，比如：疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡这类的结果。例如：
今天我们来完整演示一下，这类文章的数据是怎么做出来的。我们有一个肺炎和炎症指标的数据，如下图所示：fy为是否发生肺炎，t为痰液图片是否阳性，xs为胸腔积液的量，其他为炎症指标，假如我们想知道肺炎发生的高危因素
我们先打开SPSS，把数据拷贝进去
依次点击：分析-----回归------二元logistic回归
fy放入因变量，其他放入协变量
点击分类，把二分类变量tj放入分类协变量，参考类别选第一个，然后点继续
点击选项，然后勾选置信区间这个选项
最后点击确定，得到如下图结果，显著性就是P值，Exp(B)就是OR值，Exp(B)的95%置信区间就是置信区间，至此，所有的结果都算出来啦，是不是很简单呀！
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