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在logistic回归分析中，探讨因变量Y与自变a,b,c,d关系。已知a与b可能是相关的,在单变量分析中a,b,c,d都是有意义的。在a,b,c,d同时纳入多变量模型后显示a,c,d有统计学意义，但在不分析... 在logistic
回归分析中，探讨因变量Y与自变a,b,c,d关系。已知a与b可能是相关的,在单变量分析中a,b,c,d都是 有意义的。在a,b,c ,d同时纳入多变量模型后显示a,c,d有统计学意义，但在不分析a的情况下，即只将b,c,d纳入多变量模型进行分析，则b,c,d有统计学意义。
1。这种现象如何解释？
2。如何将a,b,c,d都纳入模型——但不分析a，仅将a作为b的控制因素，分析b,c,d对Y的影响-第一种分析就是吗？
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可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：
第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。
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logistic回归主要用于危险因素探索。因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。 回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。
