利用SPSS进行Logistic回归分析 (2).pdf

研究生地理数学方法（实习）Part2统计分析软件SPSS

第8章利用SPSS进行Logistic回归分析

现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0
和1表示。如果我们采用多个因素对0－1表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用
到logistic回归。Logistic回归分为二值logistic回归和多值logistic回归两类。首先用实例讲
述二值logistic回归，然后进一步说明多值logistic回归。在阅读这部分内容之前，最好先看
看有关SPSS软件操作技术的教科书。

§8.1二值logistic回归

8.1.1数据准备和选项设置

我们研究2005年影响中国各地区城市化水平的经济地理因素。城市化水平用城镇人口
比重表征，影响因素包括人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重以及地理位置。
地理位置为名义变量，中国各地区被分别划分到三大地带：东部地带、中部地带和西部地带。
我们用各地区的地带分类代表地理位置。

第一步：整理原始数据。这些数据不妨录入Excel中。数据整理内容包括两个方面：一
是对各地区按照三大地带的分类结果赋值，用0、1表示，二是将城镇人口比重转换逻辑值，
变量名称为“城市化”。以各地区2005年城镇人口比重的平均值45.41%为临界值，凡是城
镇人口比重大于等于45.41%的地区，逻辑值用Yes表示，否则用No表示（图8-1-1）。

图8-1-1原始数据（Excel中，局部）

将数据拷贝或者导入SPSS的数据窗口（DataView）中（图8-1-2）。

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图8-1-2中国31个地区的数据（SPSS中，局部）

第二步：打开“聚类分析”对话框。
沿着主菜单的“Analyze→Regression→BinaryLogisticK”的路径（图8-1-3）打开二值
Logistic回归分析选项框（图8-1-4）。

图8-1-3打开二值Logistic回归分析对话框的路径

对数据进行多次拟合试验，结果表明，像二产比重、三产比重等对城市化水平影响不显

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著。至于反映地区位置的分类变量，不宜一次性的全部引入，至多引入两个，比方说东部和
中部。通过尝试，发现引入中部地带为变量比较合适。因此，为了实例的典型性，我们采用
两个变量作为自变量：一是数值变量人均GDP，二是分类变量中部地带。

图8-1-4Logistic回归分析选项框

第三步：选项设置。
首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调
入Dependent（因变量）和Covariates（协变量）列表框中（图8-1-5）。在本例中，将名义变
量“城市化”调入Dependent（因变量）列表框，将“人均GDP”和“中部”调入Covariates
（协变量）列表框中。
在Method（方法）一栏有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法
（Enter）。

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图8-1-5Logistic回归分析的初步设置

接下来进行如下4项设置：
⒈设置Categorical（分类）选项：定义分类变量（图8-1-6）。
将中部调入CategoricalCovariates（分类协变量）列表框，其余选项取默认值即可。完
成后，点击Continue继续。

图8-1-6定义分类变量选项

⒉设置Save（保存）选项：决定保存到DataView的计算结果（图8-1-7）。
选中Leveragevalues、DfBeta(s)、Standardized和Deviance四项。完成后，点击Continue
继续。

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图8-1-7Logistic回归分析的存储选项

⒊设置Options：有三个选项区（图8-1-5）。
第一个是StatisticsandPlots（统计和画图）选项，包括六种可以兼容的选择（复选项）。
选中Classificationplots、Hosmer-Lemeshowgoodness-of-fit和CIforexp(B)三个选项。
第二个是Display（显示）选项，选择Atlaststep（最后一步），这样，输出结果将仅仅
给出最终结果，而省略每一步的计算过程。
由于我们采用强迫回归，ProbabilityforStepwise（逐步回归概率）选项可以不管。

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图8-1-8Lo