常见logistic回归模型有哪几种？

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日常统计分析中，较为常见的logistic回归分析主要包括三种形式，分别是二项logistic回归，无序多分类logistic回归和有序多分类logistic回归。

这三种统计方法，在SPSS统计软件中对应的菜单为：

二项logistic回归

• 因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；
• 自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；
• 阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍；
  
  

无序多分类logistic回归

• 因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；
• 自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；
• 也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据资料；
• 原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程；
  
  

有序多分类logistic回归

• 因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；
• 自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；
• 原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；
• 须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归；