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在实际资料分析中，有一些因变量是分类变量，那么这样的资料就不能使用前面介绍的线性回归模型进行分析。遇到这种情况，我们一般采取logistic回归模型对数据进行分析。
二元logistic回归是指因变量为二分类变量时的回归分析。如在采用了某种治疗方案后，病人的治疗结局是有效或无效、生存或死亡；人们对自己的生存质量是否满意；想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量。
为了评价某新疗法的疗效，某研究者随机抽查了40名某病患者，治疗后一定时间内观察其康复状况。其中变量Y为康复状况（Y=0表示未康复，Y=1表示康复），X1表示病情严重程度（1表示严重，0表示不严重），X2表示疗法（0表示新疗法，1表示传统疗法）。目的研究评价不同疗法对康复状况的作用有无差别？
导入数据
如果自变量的方法有多种，可以点击”下一个“，在方法所对应的下拉框中选择。
点击“分类”按钮。
当选择了分类协变量后，就可以选择参考类别，以及对比方式。
如果勾选了“概率”和“组成员”后就会将这两个值保存到原始数据中。
点击“确定”，查看输出结果
从个案处理摘要中可以看到，个案数选定40，总计也是40，未选定个案数0。
从因变量编码中可以看到，0表示未康复，1表示康复。
从分类变量编码中可以看到疗法有两类，新疗法和传统疗法。病情严重程度也是两类不严重和严重。
查看最终迭代分析结果：
从模型系数检验中可以看到，显著性都小于0.05,表示模型总体有意义
在模型系数检验中得到模型是有意义的，接下来看模型摘要，有两种R方决定因数，分别是0.156和0.210，R方值比较小，总体来说模型拟合优度比较小。
最终预测结果：
对未康复预测正确率达到65.2%，康复预测正确率达到70.6%。总体预测正确率67.5%。
从最终模型中的变量可以看到：从常量显著性0.021小于0.05说明常量对模型是有意义的，从病情严重程度显著性0.209大于0.05。说明病情严重程度对模型是没有意义的，即病情严重程度对康复和未康复没有影响。
治疗方法显著性0.022小于0.05，说明治疗方法对模型是有意义的。而且是和治疗方法值为1进行比较。治疗方法值为1表示传统疗法。得出结论，相对于传统疗法，新疗法更有易于病人康复，换句话说，就是新疗法比传统疗法的疗效更好。
1. 关于二元logistic回归分析，下列说法正确的是_______
A 针对因变量是连续型变量的分析
B 因变量有三个分类变量时的回归分析
C 二元logistic回归是指因变量为二分类变量时的回归分析
D 以上说法均不正确
2. SPSS进行二元logistic回归分析的菜单选项是___:
A 【分析】----> 【回归】----> 【线性】
B 【分析】----> 【相关】----> 【双变量】
C 【分析】----> 【回归】----> 【二元Logistic】
D 【分析】----> 【回归】----> 【曲线估算】
1=>C 2=>C
