多因素logistic回归分析spss步骤：打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框

1、第一步就是我们要把自己需要分析的数据导入到SPSS，点击左上角的文件进行打开，选择弹出对话框中的数据。要具体看数据类型，如果Y（因变量）为定类数据，可用Logistic回归分析；如果Y为定量数据，可用多元回归分析，如果自变量中有定类数据可设置成哑变量，再放入分析。

2、第二部就是点击工具栏上的分析，依次选择回归，再在弹出的对话框选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。另外一般线性模型也是可以的。卡方检验中的危险度分析均可以的

3、第三步就是把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量变换；

4、然后我们就可以在度量标准中看到度量数据。表示的是因变量的变动中由模型中自变量所解释的百分比，并不涉及预测值与观测值之间差别的问题，因此在logistic回归中不适合。

5、然后，再对多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存进行设置。主要包括特异点(outher)、高杠杆点(high leverage points)以及强影响点

6、点击确定好，就用SPSS把多因素Logistic回归分析做好了。SPSS多因素非条件logistic回归分析中：SE表示标准误、B表示回归系数、R表示拟合优度指标、P表示：P>1是危险因素、P<1保护因素、P=1该因素不起作用。

个案处理摘要表，列出因变量和自变量的分类水平及对应的个案百分比。建议在此表主要读取变量分类水平的顺序，比如自变量“年龄段”，第一个分类是“低于31岁”，第二个分类是“31-45”，第三个分类是“45-60”，第四个分类是“60岁以上”，尤其是看清楚最后一个分类，因为我们前面参数设置时要求是以最后一个分类最为对比参照组的。谁和谁对比，一定要搞清楚。

义的自变量进行分析，分析SPSS多因素非条件logistic分析自变量和因变量，因变量是得分，自变量需要重新编码，都要先编码虚拟变量（虚拟变量个数等于变量数减一）。

总结：在实际应用中，可能还会碰到因变量是多个分类的情况，并且不包含排序信息。比如视力分为轻度、中度、重度三个水平，此时如果想考察与视力评价有关联的指标，常用的二项logistic回归已经无法胜任。