2024/3/25：

SPSS 二元logisitic 回归：

基本了解：因变量：分类变量；

          自变量：连续变量;(若有分类变量，则变为哑变量)

-à主要用于医学方面：

重点：样本量：是自变量的5-10倍；（总样本量是自变量的5倍以上）

（样本量的一般准则）

结局变量：（如阳性）不能低于总样本量的15%（注意：用PASS的计算样本量的计算软件）

分析->回归->二元logisitic回归

自变量为分类变量的处理：->将分类变量做一个哑变量的处理

即分类协变量；

生成哑变量之后：

一般：无（否）->0;   是（有）->1（阴性一定是0，阳性的一定是1）

其中，无作为一个参考类别（即0作为一个参考类别）

继续->选项->霍斯摩…+Exp(B)的置信区间.->

确定：

结果：

0代表一个参考类别，1代表一个

拟合优度的状况：（是否良好）

（显著性）p=0.653>0.5(接受原假设，即能够反映原始变量的真实关系

Exp(B)：（OR）

分类协变量

意思是女（1）=5.034*男（0）倍；

（显著性<0.5，显著性影响）

其他变量类同；

自变量（协变量）：

BMI:

比多一个单位，导致因变量提升0.326倍。

可见，家族史是一个核心因素；（OR）

该图又GraphPad进行绘制