Logistic回归分析报告结果解读分析

stata二元logistic回归结果解读在Stata中进行二元Logistic回归分析后，你将得到一系列的输出结果。

以下是如何解读这些结果的简要指南:1.模型拟合信息:●Pseudo R-squared :伪R方值，表示模型对数据的拟台程度。

其值介于0和1之间，越接近1表示模型拟合越好。

●Lkliloo ratio test :似然比检验，用于检验模型的整体拟台优度。

2.系数估计值:●B:回归系数，表示自变显每变化-一个单位时，因变显的预测值的变化。

●odds Ratio :优势比。

表示自变量变化-个单位时。

事件发生与不发生的比率的倍数。

计算公式为exp(B) 。

3.显菩性检验:●Pr(>2D:P值，用于检验回归系数的显著性。

通常，如果P值小于预设的显著性水平(如0.05) ，则认为该变量在统计上是显著的。

4. 95%置信区间:●Lower 和Upper:分别为回归系数的95%置信区间的下限和上限。

如果这个区间不包含0，那么我们可以认为该变量对事件的发生有影响。

5.变量信息:●x:自变量名称。

●e(b): Stata自动计算并给出的回归系数估计值。

●(exp(b) :优势比的计算值。

● 伊用:参考类别。

对于分类变量，Stata默认使用第一个类别作为参考类别。

6.模型假设检验:●Heteroskedasticiy:异方差性检验，用于检验误差项的方差是否恒定。

如果存在异方差性，可能需要考虑其他的回归模型或者对模型进行修正。

●Linearity:线性关系检验，用于检验自变量和因变量之间是否为线性关系。

如果不是线性关系，可能需要考虑其他形式的模型或者使用其他转换方法。

7.模型诊断信息:● AlIC, BIC:用于评估模型复杂度和拟合优度的统计星。

较低的值表示更好的拟合。

●Hosmer-Lemeshow test: 霍斯默勒梅肖检验，用于检验模型是否符合Logistic回归的前提假设(比如比例优势假设)。

spss二元logistic回归分析结果解读二元logistic回归分析是一种重要的统计学方法，可以用来对事件发生与否、违约与否等二元变量进行分析，以及把其他自变量与二元变量之间的关系分析出来。

本文将从回归分析的背景、过程、模型分析和结果解释几个方面来论述SPSS二元logistic回归分析结果解读。

一、回归分析的背景二元logistic回归分析是对事件发生状况，如违约情况，是否能够通过自变量的影响而产生波动的状况，比如客户的反应、经济形势以及其他因素。

二元logistic回归分析用于分析违约行为是否与客户的特征有关，以及查看违约行为的发生率随着潜在因素的变化而如何变化。

二、二元logistic回归分析的过程二元logistic回归分析的过程是以自变量对变量（或响应变量）变化来提出研究假设，然后使用这种假设来拟合回归模型，从而评估自变量对变量的影响，并预测其变化。

在SPSS软件中，二元logistic回归分析的过程包括：（1）确定自变量；（2）建立模型；（3）检验模型；（4）分析单个自变量；（5）结果解释。

三、模型分析通过二元logistic回归可以计算回归系数，用于分析自变量对事件发生与否的影响，也可以通过回归系数求出奇异值，来度量回归系数的统计显著性，也即模型拟合度。

SPSS二元logistic回归分析结果输出有两个主要部分，一部分是转换的参数分析，一部分是基础的参数分析。

其中，转换的参数分析中，可以看到回归系数、Odds Ratio以及它们的差异显著性，也可以构建Odds Ratio曲线，来查看自变量的整体影响；基础的参数分析中，可以看到Deviance、Cox & Snell R2以及Nagelkerke R2，来检验模型的拟合度。

结果解释在SPSS二元logistic回归分析结果解释中，可以从回归系数和Odds ratio、Deviance、Cox & Snell R2以及Nagelkerke R2几个方面来解释模型的结果。

多分类无序logistic回归的结果解读涉及多个步骤。

首先，你需要对模型的整体情况进行描述，例如R方值。

然后，逐一分析X对于Y（相对于的对比项）的影响情况。

如果X对应的P值小于0.05，则说明X 会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。

以一个具体的例子来说明：你正在研究影响总统候选人民主党支持度的因素，包括年龄、学历和性别。

你使用多分类无序logistic回归进行数据分析。

1. 模型整体情况：首先，你描述了模型的R方值。

例如，模型伪R 平方值（McFadden R平方）为0.025，意味着年龄、学历、性别可以解释总统候选人民主党支持率的
2.45%变化原因。

2. 影响因素分析：接下来，你逐一分析了年龄、学历和性别对民主党支持率的影响。

年龄：P值大于0.05，说明年龄对民主党支持率没有显著影响。

学历：P值小于0.05，说明学历对民主党支持率有显著影响。

进一步分析OR值，如果OR值大于1，说明高学历更有可能支持民主党；如果OR值小于1，则说明低学历更有可能支持民主党。

性别：P值小于0.05，说明性别对民主党支持率有显著影响。

进一步分析OR值，如果OR值大于1，说明女性更有可能支持民主党；如果OR值小于1，则说明男性更有可能支持民主党。

3. 总结：基于以上分析，你得出结论：学历和性别对总统候选人民主党支持率有显著影响，而年龄没有明显影响。

同时，你也给出了具
体的影响幅度。

以上是一个基本的多分类无序logistic回归结果解读示例。

具体解读可能因数据和研究目的而有所不同。

Logistic回归是一种统计方法，用于研究分类变量与一系列解释变量之间的关系。

单因素和多因素logistic回归是该方法的两种常见类型。

在单因素logistic回归中，研究者一次只考虑一个解释变量对因变量的影响。

这种方法主要用于初步探索哪些变量可能对因变量有影响，但结果可能受到混杂因素的影响，因此可能不是非常可靠。

在多因素logistic回归中，研究者考虑所有可能的影响因素。

这种方法能够校正各种混杂因素的影响，因此结果更加可信。

多因素分析通常在单因素分析的基础上进行，以全面了解各因素对因变量的综合影响。

解读结果时，应注意模型的拟合度、变量的显著性等指标。

对于单因素分析，应关注该变量对因变量的影响是否显著。

对于多因素分析，应关注该变量在控制其他因素后对因变量的影响，以及该变量与其他变量的交互作用。

总之，单因素和多因素logistic回归是研究分类变量与解释变量之间关系的常用方法。

在解读结果时，应注意模型的拟合度和变量的显著性等指标，以全面了解各因素对因变量的影响。

多元logistic回归是一种用于研究多个自变量对因变量影响的统计方法。

通过多元logistic回归分析，我们可以了解自变量对因变量的贡献程度，并确定哪些自变量对因变量有显著影响。

在解读多元logistic回归结果时，需要注意以下几点：
系数解读：在多元logistic回归模型中，每个自变量的系数表示该变量对因变量的贡献程度。

系数的符号表示了影响的方向，正号表示正相关，负号表示负相关。

系数的绝对值表示影响的大小，绝对值越大，影响越大。

OR值解读：在多元logistic回归模型中，每个自变量的OR值表示该变量对因变量发生概率的影响程度。

OR值的范围在0到无穷大之间，值越大表示该自变量对因变量的影响越大。

显著性检验：在多元logistic回归模型中，每个自变量都需要进行显著性检验。

如果某个自变量的p值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为该自变量对因变量有显著影响。

模型评估：在多元logistic回归分析结束后，需要对模型进行评估。

常用的评价指标包括模型的拟合优度、预测准确率等。

如果模型的评估结果良好，则认为模型可用于预测或解释实际问题。

总之，多元logistic回归结果解读需要综合考虑系数的符号、绝对值、OR值、显著性检验和模型评估等多个方面。

通过深入了解自变量对因变量的贡献程度和影响方式，可以帮助我们更好地理解数据，并进行科学决策。

spss二元logistic回归分析结果解读二元logistic回归分析是一种被广泛应用于多元研究中的统计分析方法，它可以帮助研究者了解因变量与自变量之间的关系，探索如何调节自变量，以达到改变因变量的目的。

本文主要就二元logistic回归分析结果如何解释进行讨论，旨在帮助读者更好地理解并解读此类分析结果。

一、二元logistic回归分析概述二元logistic回归分析是一种常见的回归分析模型，它可以用来预测一个特定的结果，或者说一个事件的发生可能性，以及它的发生概率有多大。

它比较适合于研究两个变量之间的关系，一个变量是被解释变量，另一个变量是解释变量，被解释变量只有两种可能的结果，比如两个不同的类别。

二元logistic回归分析的基本思想是利用自变量来预测因变量，它通过计算自变量之间的相关性，来预测因变量的发生可能性，比如我们可以利用自变量，如性别、年龄等，来预测一个人是否会患上某种疾病。

二元logistic回归分析结果分析二元logistic回归分析的结果可以分为三类，分别是系数、截距和拟合指数。

1、系数系数指的是每个自变量变化时，因变量变化的程度，系数的正负可以表示因变量变化的方向，正数表示因变量随自变量变化而增大，负数表示因变量随自变量变化而减小。

系数的大小可以表示因变量变化的幅度，数值越大，表明因变量变化的越明显。

2、截距截距表示自变量为0时因变量的值，即任何自变量都不存在的情况下，因变量的值。

它的大小可以反映因变量变化的数量级，它的正负可以表示因变量变化的方向，正数表示因变量变化而增大，负数表示因变量变化而减小。

3、拟合指数拟合指数是一种衡量模型准确度的指标，其数值越大，表明模型越准确。

一般来说，当拟合指数大于0.6时，可以认为模型较准确。

三、典型二元logistic回归分析结果解读1、系数如果某个自变量的系数为正，表示随着自变量增加，因变量也随之增加；如果系数为负，表示随着自变量增加，因变量会减小。

stata logit回归模型结果解读
Logistic回归（Logit回归）是一种用于预测二元结果变量的统计模型。

它可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并预测因变量的概率。

以下是
对Logit回归模型结果的解读。

首先，我们需要关注回归系数（coefficients）。

回归系数告诉我们当一
个自变量增加1个单位时，对因变量的影响。

回归系数的符号表示影响的方向，正值表示正向影响，负值表示负向影响。

系数的大小表示影响的强度，
绝对值越大意味着影响越强。

其次，我们关注回归系数的显著性。

显著性表示回归系数与因变量之间
的关系是否具有统计学意义。

如果回归系数的p值小于设定的显著性水平
（通常为0.05），我们可以认为这个自变量对因变量有显著影响。

此外，我们还可以通过回归系数的指数函数（指数翻译）来解释结果。

通过对回归系数应用指数函数，我们可以得到一个因变量增加1个单位时的
相对概率变化。

例如，一个自变量的回归系数为0.5，那么每增加1个单位，因变量的概率增加的相对比例为exp(0.5)。

最后，我们可以使用伪R^2来衡量模型的拟合优度。

伪R^2度量了模型
解释数据方差的程度，其值范围通常为0到1，越接近1表示模型的拟合优
度越好。

在进行Logit回归模型结果解读时，我们需要综合考虑以上几个方面的
内容。

通过解读回归系数及其显著性，应用指数翻译，并考虑伪R^2值，我
们可以对模型进行全面的理解和解释。

这样的解读将有助于我们理解自变量
对因变量的影响，并做出准确的预测。

spsslogistic回归分析结果解读
本文分析了使用SPSS Logistic回归分析的结果，以了解不同变量之间
是否存在潜在关系。

Logistic回归是一种用于预测调查中的变量组合能够预测调查的结果的
机器学习技术。

在这种情况下，我们使用Logistic回归来预测一个变量
（假设为购买行为）和其他变量（价格，品牌认知度等）之间的关系。

特别是，我们可以评估价格是否是客户决定购买商品的重要影响因素。

SPSS Logistic回归分析的结果表明，在本例中，我们发现价格是一个
重要的影响因素。

我们看到，价格的变化程度会影响客户购买商品的可能性：客户可能更愿意购买相对较低的价格，而对于较高的价格则更不可能购买。

此外，品牌认知度也会影响客户是否愿意购买：客户对品牌认知度越高，购
买概率越高。

这可能是因为客户更倾向于信任已经熟悉的品牌而忽略未熟悉
的品牌，或者可能是因为客户更了解该品牌的商品及其优缺点，因此可以作
出的更明智的购买决策。

因此，本次分析表明，价格和品牌认知度在客户决定购买商品时都有重
要的影响。

商家应考虑这些因素，以确保它们的产品在客户面前具有足够的
吸引力和优势，使其愿意购买。

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。

比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。

例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。

自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。

通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。

多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。

Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。

如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。

这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。

如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。

撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。

stata多元logistic回归结果解读STATA多元logistic回归结果的解读主要包括以下几个方面：1.回归系数：回归系数代表了每个自变量对因变量的影响程度。

系数的正负表示了影响的方向，系数的大小表示了影响的程度。

如果系数为正，表示自变量对因变量的增加有正向影响；如果系数为负，表示自变量对因变量的增加有负向影响。

2.置信区间：回归系数的置信区间用于判断系数的显著性。

通常情况下，如果置信区间与0不相交，可以认为系数是显著的，即该自变量对因变量的影响是显著的。

3.对数比率：对数比率是指因变量的概率比之间的对数差异。

在多元logistic回归中，回归系数的指数可以表示对数比率。

对数比率大于1表示自变量对因变量的概率有增加的影响，对数比率小于1表示自变量对因变量的概率有减少的影响。

对数比率的显著性可以通过置信区间来判断。

在解读STATA多元logistic回归结果时，还需要注意以下几点：1.模型拟合度：需要评估模型的拟合度，以确定模型是否能够准确地描述数据。

常用的拟合度指标包括Hosmer-Lemeshow检验、Cox &Snell R方和Nagelkerke R方等。

2.交互项和二次项：如果自变量之间存在交互作用或二次关系，需要在模型中加入相应的交互项或二次项。

3.多重共线性：如果自变量之间存在多重共线性，即它们之间存在高度的相关性，这可能会影响回归系数的稳定性和显著性。

因此，需要评估多重共线性并采取相应的措施。

4.异方差性：如果数据存在异方差性，即不同组别的方差不同，这可能会影响回归系数的显著性和解释性。

因此，需要评估异方差性并采取相应的措施。

总之，解读STATA多元logistic回归结果需要综合考虑多个方面，包括回归系数、置信区间、对数比率、模型拟合度、交互项和二次项、多重共线性以及异方差性等。

有序logistic回归结果解读（原创实用版）目录1.引言2.有序 logistic 回归的基本概念3.有序 logistic 回归的结果解读方法4.实际案例分析5.总结正文1.引言有序 logistic 回归是一种用于解决有序变量问题的回归分析方法。

在实际应用中，有时需要对有序变量进行预测，如对某产品的销售等级进行预测，这时就需要用到有序 logistic 回归。

本文将介绍如何解读有序logistic 回归的结果。

2.有序 logistic 回归的基本概念有序 logistic 回归是 logistic 回归的一种扩展，主要用于解决有序变量问题。

它的基本思想是利用 logistic 函数将自变量预测为因变量的概率，然后根据概率的大小进行排序。

在解释有序 logistic 回归结果时，通常关注以下几个指标：系数、标准误差、z 值、p 值等。

3.有序 logistic 回归的结果解读方法（1）系数：系数表示自变量对因变量的影响程度。

当系数为正时，表示自变量与因变量正相关；当系数为负时，表示自变量与因变量负相关。

（2）标准误差：标准误差是用来衡量回归系数的精确程度。

标准误差越小，表示回归系数越精确；反之，标准误差越大，表示回归系数越不精确。

（3）z 值：z 值是通过系数除以标准误差得到的。

z 值越大，表示自变量对因变量的影响越大；反之，z 值越小，表示自变量对因变量的影响越小。

（4）p 值：p 值是用来检验回归系数是否显著的。

当 p 值小于显著性水平时，表示回归系数显著；反之，当 p 值大于显著性水平时，表示回归系数不显著。

4.实际案例分析假设我们想要预测某产品的销售等级，其中销售等级分为 I、II、III 三个等级。

我们通过有序 logistic 回归分析发现，产品的价格（自变量）对销售等级有显著影响。

具体来说，价格越高，销售等级越高。

通过解读回归结果，我们可以了解到价格对销售等级的影响程度，从而制定合理的定价策略。

有序logistic回归结果解读有序logistic回归是一种应用广泛的统计学方法，用于对有序分类目标变量进行预测和解释。

它将单个或多个预测因素与有序分类目标变量之间的关系建模，并提供了一个概率框架来解释各个类别之间的相对顺序。

要理解有序logistic回归的结果，首先需要了解模型的基本原理和背后的数学假设。

有序logistic回归是基于logistic回归的扩展，其目标变量是有序的而不是二元的。

在有序logistic回归中，我们假设每个类别对应一个隐变量，该隐变量满足logistic分布的形式。

然后，根据各个类别的隐变量取值确定目标变量的类别。

在解读有序logistic回归结果时，常见的方法是分析系数的大小、方向和统计显著性，以及对模型进行预测和评估。

首先，我们可以通过系数的大小和方向来了解各个预测因素对目标变量的影响。

系数的大小表示单位变化对目标变量的影响程度，正系数意味着随着预测因素的增加，目标变量的类别也会增加，负系数则表示随着预测因素的增加，目标变量的类别会减少。

系数的方向可以提供预测因素对目标变量类别的相对顺序信息。

其次，我们可以通过系数的统计显著性来判断预测因素是否对目标变量的类别有显著影响。

统计显著性可以通过检验系数的t统计量或p值来进行判断。

如果系数的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为该系数是显著的，即对目标变量的类别有显著影响。

另外，有序logistic回归还提供了预测和评估模型的能力。

我们可以使用模型的预测能力来进行一些实际问题的预测，比如预测客户的购买意愿或预测学生的学习成绩。

同时，可以使用一些常见的评估指标，如准确率、召回率、F1值等来评估模型的整体性能和优劣。

总结来说，有序logistic回归结果的解释需要考虑系数的大小、方向和统计显著性，通过这些因素可以判断预测因素对目标变量的影响和重要性。

另外，还可以利用有序logistic回归进行预测和评估模型的性能。

多因素logistic回归结果解读
多因素logistic 回归是一种统计分析方法，它使用多个因素来预测一个二元分类问题（例如“是”或“否”）。

回归将数据看作二元变量（通常为“0”或“1”），然后将数据与不同因素组合进行比较，从而确定哪些因素对于预测所关心的二元变量最具有影响力。

当全部数据和变量都全部考虑时，利用模型可以预测最可能的二元变量。

多因素logistic 回归的结果通常包括：
1. 系数（coef）：这些值表示每个因素如何影响因变量。

正系数表示某个因素与因变量的概率是正相关的，而负系数则表示负相关。

2. 标准误（Std.Error）：该值代表每个系数的测量误差。

3. z值：这些值表示每个系数的标准正态分布的z值，用于检验系数是否显著。

4. P值：这些值表示每个系数对应的z值的概率，如果P值低于显著性水平（通常为0.05），可以判断该系数显著。

否则，我们不能确认该系数是否有影响。

利用这些结果，我们可以根据自己的需要，确定哪些因素对于预测因变量最具有影响力，可以进行进一步的分析，并针对不同情况进行预测。

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。

比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。

例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。

自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。

通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。

多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。

Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。

如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。

这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。

如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。

撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。

比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。

例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。

自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。

通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。

多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的比值。

Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。

如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。

这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。

如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。

撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。

Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。

logistic回归分析类型如下所示。

Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。

如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用有序logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->二元logit);如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->有序logit)；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析(SPSSAU进阶方法->多分类logit)。

1、有序logistic回归分析基本说明进行有序logistic回归时，通常需要有以下步骤，分别是连接函数选择，平行性检验，模型似然比检验，参数估计分析，模型预测准确效果共5个步骤。

1) 连接函数选择SPSSAU共提供五类连接函数，分别如下：SPSSAU默认使用logit连接函数，如果模型没有特别的要求，应该首选使用logit连接函数，尤其是因变量的选项数量很少的时候。

连接函数可能会对平行性检验起到影响，如果平行性检验无法通过时，可考虑选择更准确的连接函数进行尝试。

正常情况下使用默认的logit连接函数即可。

2) 平行性检验一般来说，模型最好通过平行性检验，但在研究中很可能出现无法通过的现象。

logit回归结果解读【实用版】目录1.Logit 回归简介2.Logit 回归结果的主要组成部分3.如何解读 Logit 回归结果4.实际案例应用正文1.Logit 回归简介Logit 回归是一种广义线性模型，主要用于解决二分类问题。

与线性回归不同，Logit 回归的输出变量是逻辑斯蒂函数，其取值范围在 0 到 1 之间。

当输出变量大于 0.5 时，我们预测样本属于类别 1；当输出变量小于 0.5 时，预测样本属于类别 0。

Logit 回归可以帮助我们理解两个类别之间的概率关系，为二分类问题提供有效的预测依据。

2.Logit 回归结果的主要组成部分Logit 回归的结果主要包括以下几个部分：（1）系数：系数表示自变量对因变量的影响程度。

正系数表示自变量与因变量正相关，负系数表示负相关。

系数的绝对值越大，相关性越强。

（2）标准误差：标准误差是对系数的一种不确定性度量。

标准误差越小，表示系数的估计越精确。

（3）z 值：z 值表示系数的标准化程度，即系数除以标准误差。

z 值越大，表示自变量对因变量的影响程度越大。

（4）P>|z|：P>|z|表示在零假设成立的情况下，观察到这样的系数的概率。

该值越小，拒绝零假设的证据越强。

3.如何解读 Logit 回归结果当我们得到 Logit 回归的结果后，可以通过以下几个步骤来解读：（1）观察系数：根据系数的正负，可以判断自变量与因变量之间的相关性。

正系数表示正相关，负系数表示负相关。

（2）分析标准误差：标准误差越小，表示对系数的估计越精确。

在实际应用中，可以关注标准误差较小的自变量，因为它们对因变量的影响可能更为显著。

（3）关注 z 值：z 值可以帮助我们判断自变量对因变量的影响程度。

z 值较大的自变量，对因变量的影响可能更为显著。

（4）判断 P>|z|：P>|z|越小，拒绝零假设的证据越强。

可以关注P>|z|较小的自变量，它们对因变量的影响可能具有统计学意义。

logistic回归分析结果解读p值越小oR值越大
从最大似然估计的参数表来看，group2相对于group1的P值=0.0224<0.05,所以可以认为得到的响应的OR置信区间应该不跨1。

但是从OR值的表来看，group2相对于group1发生事件的风险OR置信区间跨1啦，所以从置信区间表得出来的P值应该>0.05,所以也就存在矛盾。

不一致的地方也同样出现在group3相对于
group1。

初步以为这种矛盾是由于似然估计的时候有截距照成的，所以构建没有截距的logistic模型，发现结果很异常，就不在此显示。

为了探讨可能的原因，选用group1和group2的数据，采用最简单的频数表的方法计算OR及P值。

程序及结果如下：复制代码可以看到OR值及置信区间是和logistic回归一致的，但是P值是0.2931，这两者方向上是一致的。

所以logistic回归最大似然估计表中得到的P值并不是真正OR对应的P值，对此不明白原因何在。

如何才能让logistic回归输出与OR对应的P值，需要进一步的探讨。

户流失预测模型通常采用Logistic回归方法来建立。

Logistic 回归模型预测目标变量出现某一类别值的概率，比如说，预测客户流失(目标变量值为1)的概率，或者预测客户不流失(目标变量值为0)的概率。

简单来说，Logistic回归模型最后将会训练得到如下的模型公式，再用这个公式对客户进行评分，得到相应的概率值。