SPSS分析技术：二元Logistic回归分析；为什么备孕期间不能吸烟，数据分析结果来告诉你！

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结果解释

1、因变量编码表；

因变量编码表显示二元Logistic回归模型中因变量内的概率代表的是低出生体重儿的发生概率，该案例的Logistic回归模型可以表示为：

2、回归模型中常数项结果；

分析的第一步是输出常数项的值-0.790，它代表所有自变量的取值为0时，低出生体重儿的概率，可以用下面的公式表示：

可以发现，通过常数项反向推导回来的低出生体重儿的概率值就是样本中低出生体重儿的比例，这也就是说，在不考虑其它任何的自变量影响因素时，低出生体重儿的概率就是样本的低出生体重儿的比例59/189=31.2%。

瓦尔德值（Wald）是对模型中回归系数（包括常数项）是否为0进行的假设检验统计量，后面的显著性为0.000，小于0.05，说明常数项与0存在显著性差异，也就是常数项不为0。

Exp(B)的值等于0.454，回顾上一篇文章介绍的常数项的含义,阳性结果概率/(1-阳性结果概率)，它的计算过程为：31.2/(1-31.2)=0.454。

3、未进入模型自变量的比分检验结果；

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