基于SPSS的多因素Logistic回归分析：筛选独立危险因素
基于SPSS的多因素Logistic回归分析：筛选独立危险因素
在医学研究和数据分析中，Logistic回归分析是一种常用的方法，用于研究自变量与二分类因变量之间的关系。本文将通过一个具体案例，详细介绍如何使用SPSS软件进行多因素Logistic回归分析，以筛选可能的独立危险因素。
本文基于SPSS软件，利用多因素回归筛选可能的独立危险因素。因变量是分类变量，1表示有病，0表示无病；共有6个自变量，其中age、bmi、testa、testb为数值变量，均设置为Scale；性别是二元变量，工作是多类别变量。
假设单因素回归后，年龄、bmi、testa、testb、性别和工作均具有统计显着性（p<0.05），接下来进行多因素Logistic回归分析。
操作步骤
将Excel中的数据复制到SPSS中并设置数据类型。
单击"分析"->"回归"->"二元Logistic"。
在对话框中，将因变量放入"因变量"框，将自变量放入"协变量"框。
work是多类别变量，需要设置为虚拟变量，以work=1为参考。点击"分类"按钮，在"定义分类变量"对话框中，在"分类协变量"框内选择work，在右下角，默认是最后一个，我们一般都是先勾选"第一类"，然后点击上面的"更改"按钮。框中显示work((first))，表示修改成功。最后单击"继续"。
在主对话框中单击"选项"，选中"exp(B)的CI"，然后单击"继续"。
主要结果
回归的主要结果是OR值、95%置信区间和P值。在输出结果中，Sig.为p值，Exp(B)为OR值，EXP(B)的95% CI为OR值的95%置信区间。
本文的结果是testa和testb的p值均小于0.001，OR值分别为1.126和15.133，表明testa和testb是可能的独立危险因素。
思考问题
如果将单因素回归中具有统计显着性的所有变量都纳入多因素分析，则可能会因变量之间存在共线性而导致结果异常。你知道如何检测和处理多重共线性问题吗？这是一个值得深入探讨的问题。