不少同学都在咨询SPSS二元回归的具体操作方法，下面小编就为大家详细梳理一下，一起来看看吧。

随后，我们将借助一个简单实例，演示在IBM SPSS Statistics中如何进行二元变量的回归分析。

一、概述

1.样本数据

该表格记录了肿瘤患者的相关临床数据。借助二元回归分析，我们能够建立年龄、肿瘤体积及扩散程度三个指标，与“癌变部位淋巴结是否检出癌细胞”之间的回归模型。

2.二元logistic回归

用户可在“分析”选项卡中找到“回归”子菜单，并选择“二元Logistic”功能。该模块是SPSS专为处理二元因变量而设计的分析工具。

二、操作指南

1.变量设置

首先把代表“癌变部位淋巴结是否含癌细胞”的字段拖入“因变量”框，其余三个指标则全部移至“协变量”区域。

下方用于设定协变量的纳入方式。系统默认选中的“输入”会将所有变量一并纳入；其余选项则支持按特定规则逐步向前或向后筛选。此处直接采用默认设置即可。

“选择”功能主要用于条件筛选，鉴于当前数据集变量数量有限，本次暂不需要调用此功能。

2.分类设置

进入分类选项卡以设定分组协变量。本例的分组项为“肿瘤扩散等级”，此处将对比方式调整为“指示器”，并将参照类别选为“最后一个”。

3.保存设置

此为SPSS常用的结果导出面板，支持勾选存储预测值、个案影响量及各类残差等衍生数据，按需打勾即可。

具体请勾选概率、组成员、杠杆值、标准化系数以及协方差矩阵这五项。

4.选项设置

在该界面可配置图表输出与逐步回归的概率阈值。需勾选分类图及霍斯默-莱梅肖拟合优度检验，并在每步迭代时输出结果。

关于逐步入选与剔除的概率阈值，通常要求进入概率低于删除概率，此处维持软件预设值即可。

5.完成分析

运行结束后，可在结果查看器中阅览完整报告。SPSS会自动生成包含个案汇总、显著性检验及模型适配度在内的多项指标。结合本组数据来看，各项拟合指标的表现尚不突出，说明这三个自变量对因变量的解释力度有限。

三、小结

结语：以上就是小编为大家整理的SPSS二元回归实操指南，希望能切实解决您的使用疑问。若需查阅更多同类教程，敬请持续关注小编更新。

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