1樓：匿名使用者
回歸方程，主要是看各個自變數的假設檢驗結果，和係數。兩個自變數都有統計學意義，係數分別為-5.423和0.
001，也就是說，隨著自變數一增加乙個單位，因變數要降低5.423三個單位。自變數二同理。
比如我的因變數是高血壓患病與否，隨著自變數一得增加，患病危險降低。說明自變數一為保護因素。
2樓：匿名使用者
hosmer and lemeshow test for goodness of fit裡p=0.414，不顯著，方程是好的
wald值代表的是卡方檢驗，p都顯著，進入logistic回歸方程logistic回歸方程：
p=exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)/[1-exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)]
怎樣用spss做病例組和對照組的logistic回歸分析
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上面兩位說的不錯，資料錄入的格式不對。首先得有組別，就是一個列中的資料是為了區分另一列的，比如，性別用1.2表示，則性別這一類全是1或者2，另一列才是觀測到的數值，這樣說可能不太標準。然後，才能做方差分析。你這裡可能是單因素多水平 資料有點亂，我也說不好 所以用單因素方差分析。給你個教程，看看據明白...