【SPSS统计分析案例:多项logistic回归分析】在实际数据分析过程中，研究者常常面临因变量为多类别的情况。例如，在市场调研中，消费者可能对某个产品有“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”等多个选择；在医学研究中，患者可能被分为“健康”、“轻度患病”、“重度患病”等不同状态。面对这样的数据结构，传统的二元逻辑回归已无法满足需求，此时就需要使用多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）来进行建模与分析。
本文将通过一个实际案例，展示如何在SPSS中进行多项逻辑回归的建模与结果解读，帮助读者更好地理解该方法的应用场景与操作流程。
一、案例背景
本案例研究的是某城市居民对公共交通方式的选择行为。调查对象被问及他们通常会选择哪种交通方式：步行、自行车、公交车或私家车。影响因素包括年龄、性别、收入水平、居住区域以及出行频率等变量。
我们的目标是建立一个模型，以预测居民在不同交通方式之间的选择倾向，并识别出哪些变量对选择行为具有显著影响。
二、数据准备与变量说明
数据集包含以下变量：
| 变量名 | 类型 | 说明 |
|--------------|----------|------------------------------|
| 交通方式 | 分类变量 | 因变量，取值为：步行、自行车、公交、私家车 |
| 年龄 | 数值型 | 居民的年龄 |
| 性别 | 分类变量 | 男/女|
| 收入水平 | 分类变量 | 低、中、高 |
| 居住区域 | 分类变量 | 市区、郊区 |
| 出行频率 | 数值型 | 每周出行次数 |
三、SPSS操作步骤
1. 打开SPSS软件并导入数据
将整理好的数据文件导入SPSS中，确保所有变量类型正确设置，尤其是因变量“交通方式”应设为名义变量（Nominal）。
2. 选择分析菜单
点击菜单栏中的 “分析” → “回归” → “多元逻辑回归”（Multinomial Logistic Regression）。
3. 设置模型参数
- 将“交通方式”作为因变量；
- 将“年龄”、“收入水平”、“居住区域”、“出行频率”作为协变量；
- “性别”作为因子处理；
- 在“参考类别”选项中，选择“步行”作为基准类别，用于与其他类别进行比较。
4. 设置输出选项
勾选必要的统计量，如模型拟合信息、系数表、似然比检验等，以便后续分析。
5. 运行分析
点击“确定”，SPSS将自动计算模型参数并输出结果。
四、结果解读
SPSS输出的报告中主要包括以下几个部分：
1. 模型拟合信息
显示模型的对数似然值、AIC、BIC等指标，用于评估模型的整体拟合效果。通常，AIC越小，模型越好。
2. 方程系数表
该表格展示了每个自变量对不同交通方式选择的影响程度。由于我们选择了“步行”作为基准类别，因此其他类别（如“自行车”、“公交”、“私家车”）的系数均相对于“步行”进行比较。
- 正系数表示该变量增加时，选择该交通方式的概率提高；
- 负系数则表示概率降低。
3. 显著性检验
通过Wald检验和似然比检验判断各变量是否对模型具有统计学意义。通常，p < 0.05 表示变量具有显著影响。
五、结论与应用建议
根据分析结果，可以得出以下结论：
- 收入水平对居民选择交通工具有显著影响，高收入群体更倾向于选择私家车；
- 居住区域也是关键因素，市区居民更可能选择公交或步行；
- 出行频率较高的用户更倾向于使用私家车或自行车；
- 性别对交通方式选择的影响较小，但依然存在一定差异。
基于这些发现，城市规划部门可以在制定公共交通政策时，结合不同人群的出行特征，优化交通资源配置，提升整体出行效率。
六、总结
多项逻辑回归是一种适用于多分类因变量的统计方法，能够有效揭示多个类别之间的关系及其影响因素。通过SPSS的操作实践，我们可以清晰地看到变量对不同选择行为的影响路径，为实际问题提供科学依据。
在今后的数据分析工作中，掌握这一方法将有助于我们更好地理解和解释复杂的社会现象与决策行为。
