在数据分析的世界里，Logistic回归是一种强大的工具，特别适用于研究二分类变量之间的关系。当你用SPSS完成Logistic回归后，如何正确解读结果呢？🌟这篇指南将带你一步步探索！

首先，查看模型摘要(Model Summary)，这里会显示模型的拟合优度(Goodness of Fit)和伪R²值。这些指标帮助判断模型是否有效。接着，别忘了检查显著性水平(Significance Level)，通常小于0.05意味着变量对结果有显著影响。💡

系数表(Coefficients Table)是重点！正向或负向的回归系数(Beta Coefficient)告诉你自变量对因变量的影响方向。Exp(B)则表示几率比(Odds Ratio)，直观反映变化的影响大小。💯

最后，绘制预测概率曲线可以更直观地展示结果哦！📈🌈通过这些步骤，你就能轻松掌握Logistic回归的结果啦！💪📚

数据分析 SPSS Logistic回归 统计学