发布时间:2025-04-24 14: 35: 00
品牌型号:惠普 Laptop 15
软件版本:IBM SPSS Statistics27
系统:Windows 10
在实际生活中我们会遇到客户是否产生购买行为、产品是否合格、学生是否通过能力考核这些典型的二分类问题,对于这些问题我们都可以用SPSS中的逻辑回归来轻松解决。今天我们就来分析一下SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的相关内容。
一、SPSS逻辑回归怎么做
逻辑回归是通过建立数学模型,将自变量与因变量之间的关系转化为概率计算。举个生活中的例子:预测客户购买某个产品的概率,逻辑回归一般会基于客户年龄、消费记录、浏览行为等因素,计算其购买某商品的概率,概率值通常在0-1之间。当概率超过0.5时,我们就预测该客户可能会发生购买行为。下面我们一起来看看使用SPSS进行逻辑回归的具体操作步骤。
1、首先将数据录入成下列形式导入至SPSS中,二分类因变量可以用0、1编码,点击上方菜单栏中的【分析】选项,选择【回归】-【二元Logistic】选项。

2、在Logistic回归面板中,将【是否购买】变量添加到【因变量】框,将其余的连续变量添加到【协变量】框,如下图所示,再点击右侧的【选项】按钮。

3、点击【保存】设置,在保存对话框中勾选预测值位置的概率、组成员等信息,预测概率和分类结果情况。

4、在选项对话框中,勾选统计和图区域中的分类图、估算值的相关性以及Exp (B)的置信区间,并将置信区间设置为95%,用于分析回归系数、显著性及变量影响强度。最后点击【继续】——【确定】,SPSS会自动运行逻辑回归分析,并在输出窗口中生成相应结果。

二、SPSS逻辑回归结果怎么看
通过逻辑回归分析,可以帮助我们挖掘关键信息,明确哪些因素在客户决策中起关键作用,下面我们一起来看看生成的逻辑回归分析结果表。
1、下图为分类表,用于评估预测是否购的准确性。我们从表中可以看出实测中【否】的4个样本在预测时都被错分为【是】;实测中【是】的6个样本都被正确预测,总体预测的正确百分比为60%。这说明该逻辑回归模型在预测客户是否购买时,对于购买情况的预测较为准确。

2、从方程中的变量表中,我们可以根据回归系数、标准误差、瓦尔德、自由度以及显著性、Exp (B)的各个数值,从而判断模型是否可靠有效。

3、下图为相关性矩阵表,呈现了常量和各变量间的相关关系,从图中我们可以看到年龄与月收入等部分变量间相关性较强,而历史购买次数与是否接收促销邮件的相关性比较弱,有助于我们了解常量和变量的相关性。

以上就是关于SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的全部内容,看到这里,相信大家应该已经掌握了逻辑回归的核心要点,如果在进行分析时遇到错误提示不要慌张,仔细检查一下数据的格式和变量有没有问题,如果调整后问题仍没有解决,可登录IBM SPSS Statistics中文网站进行咨询。
作者:月关
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