电脑型号：联想小新pro16ACH 2021

系统版本：Windows 11 家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

今年的天气尤其反常，我们经常会遇到天气预报不准确的问题，那么如何才能解决这个问题呢？就降雨而言，影响降雨的因素有云层厚度、风速、光照、地形和温度等等，但是因变量只有降雨和不降雨两种。Logistic回归分析就是分析这类自变量多种，而因变量只有“是”“否”问题的一种有效方法，通过分析我们可以得知各自变量的权重，从而了解哪些因素是影响降雨的主要因素，同时根据影响因素的变化预测降雨的可能性。本文我就介绍一下关于SPSS怎么做Logistic回归，SPSS回归结果模型拟合不好怎么办的相关内容

一、SPSS怎么做Logistic回归

Logistic回归分析只适用于分析因变量结果为或可视为“是”“否”等的数据，自变量可以为两个或两个以上。在SPSS中需要使用到“回归分析”的功能，具体的操作分为以下几个过程。

1、在主页工具栏中选择“分析”，然后在扩展栏中选择“回归”，根据自变量数量选择是二元或多元Logistic回归。

2、确定因变量和自变量，并将它们转移到相应的变量框中。

3、点击“分类”按钮，当自变量中存在三个及以上的分类变量时，我们需要将其选入右侧的分类协变量表格中。

4、点击“保存”按钮，在这个设置界面中我们可以选择显示更多的回归分析数据，如“概率”“残差”等。

5、最后在“选项”的设置界面中，选择我们需要显示的一些表格，通常包括“分类图”“霍斯默莱梅肖拟合优度”等。

6、完成参数设置后，我们点击确定按钮，就可以得到Logistic回归分析结果。

二、SPSS回归结果模型拟合不好怎么办

回归结果模型拟合度不好时，我们不必过于担心，这是一个常见的并且可以解决的问题，这也意味着我们需要对数据或模型进行逐步的排查和调整。

在检查数据和模型之前，首先需要了解模型拟合度好的时候各参数的标准。一般模型系数中显著性大于0.05，模型摘要中卡方大于0.1或0.2、霍斯默莱梅肖检验中显著性水平大于0.05，此时我们认为模型拟合度较高。

如果模型拟合度不佳我们可以依次进行以下的检查过程。

1、我们首先要观察变量中是否存在极端值对模型影响程度太大，导致拟合不佳。

2、如果调整后模型拟合仍不佳，我们考虑是不是模型整体不显著，即变量之间可能不存在线性关系或自变量之间的共线性太强从而影响到整体模型的稳定性。

本文介绍了Logistic回归的一些内容，主要包括在SPSS中使用Logistic回归分析功能的几个操作步骤和具体的参数设置，以及模型拟合度不好时我们该如何处理——检查数据本身和自变量线性关系。以上就是关于SPSS怎么做Logistic回归，SPSS回归结果模型拟合不好怎么办的全部内容。