單變量logistic回歸和卡方檢驗(yàn)的區(qū)別？這是正常的，是由于分別使用了單變量分析和多變量分析。與logistic回歸相比，卡方檢驗(yàn)一次只能考慮一個(gè)因素，因此卡方檢驗(yàn)將性別和專業(yè)分開（單因素分析）。如

單變量logistic回歸和卡方檢驗(yàn)的區(qū)別？

這是正常的，是由于分別使用了單變量分析和多變量分析。與logistic回歸相比，卡方檢驗(yàn)一次只能考慮一個(gè)因素，因此卡方檢驗(yàn)將性別和專業(yè)分開（單因素分析）。如果在logistic回歸中將性別和專業(yè)分開（單變量分析），結(jié)果將與卡方檢驗(yàn)完全相同。但是，如果在logistic回歸中同時(shí)使用性別、主要因素和其他因素（多元分析），那么模型中的各種因素可能會(huì)相互影響，并可能產(chǎn)生共線性。如果性別和專業(yè)存在共線性，logistic逐步回歸將自動(dòng)放棄影響較小的因素之一（即使該因素在單變量分析中是顯著的），以防止共線性的發(fā)生。

單變量和單個(gè)因素回歸分析中都呈現(xiàn)顯著相關(guān)，兩個(gè)變量一起做回歸分析中一個(gè)變量又不顯著相關(guān)，是怎么回事？

這說明多元回歸分析模型存在問題。由于單變量回歸分析與多元回歸分析之間沒有可比性，多元回歸分析不能按單變量的思想進(jìn)行。

邏輯回歸目標(biāo)變量可以是連續(xù)型的嗎？

1. 打開數(shù)據(jù)并單擊：analyze--region--binary logistic打開binary regression對(duì)話框。2將因變量和自變量放入網(wǎng)格列表中，頂部為因變量，底部為自變量（單變量拉入一，多因素拉入多）。三。設(shè)置回歸方法，在這里選擇最簡(jiǎn)單的方法：回車，這意味著所有變量一次包含在方程中。其他方法是循序漸進(jìn)的。4等級(jí)數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)不需要設(shè)置虛擬變量。需要為多類變量設(shè)置虛擬變量。5在選項(xiàng)中選擇至少95%置信區(qū)間。單擊“確定”。