，看了几天都看不明白spss的逻辑回归

Question

图中为什么没有因变量的时候能单独创建虚拟变量算出结果来，这具体怎么操作的呀，【图片】

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在逻辑回归分析中，即使没有因变量，我们也可以创建虚拟变量（Dummy Variables）来进行编码。这是因为虚拟变量是用来表示分类或名义变量的一种方式，它通过一系列的0和1来代表不同的类别。当我们构建逻辑回归模型时，通常会有一个默认的参照类别，其余类别则通过虚拟变量与参照类别进行对比。

例如，如果你有一个包含三个工作单位（Work Unit）的分类变量，你会创建两个虚拟变量来代表这个变量，因为一个虚拟变量用来表示参照类别，另一个用来表示剩余两个类别。这样做的目的是为了避免多重共线性的问题，也就是自变量之间的完全线性关系，这可能会导致估计的系数不稳定。

在SPSS中，创建虚拟变量并进行逻辑回归分析的过程如下：

1. 打开SPSS软件，导入你的数据文件。
2. 在菜单栏中选择Analyze > Regression > Binary Logistic...。
3. 在打开的对话框中，点击Model标签页。
4. 在Independent(s)区域，将你想分析的所有自变量拖动到下方的框内，比如离场航空器数量、进场航空器数量、空中交通复杂度等。
5. 点击Categorical标签页。
6. 将工作单位变量拖入Nominal区域。
7. SPSS会自动为你创建虚拟变量。确认参照类别是否正确，如果不正确，可以通过右侧的箭头调整参照类别。
8. 点击OK开始执行逻辑回归分析。

完成后，SPSS将会输出回归结果，包括每个自变量的系数、标准误差、 Wald 统计量、自由度、p值以及对应的 odds ratio（优势比）。这些结果可以帮助你理解哪些因素对监听错误有显著影响。

至于代码部分，SPSS的交互界面操作并不像编程语言那样产生具体的代码，但它会在后台执行相应的算法。如果你想要类似R语言这样的编程环境下的代码，那么逻辑回归在R中通常是通过glm()函数实现的，下面是一个例子：

# 假设你的数据集名为my_data，变量名与上面一致

# 加载必要的包
library(car)

# 构建逻辑回归模型
model <- glm(ListenError ~ DepartureAircrafts + ArrivalAircrafts + AirTrafficComplexity + WorkUnit, 
             family = binomial("logit"), data = my_data)

# 查看模型结果
summary(model)

这段代码会创建一个逻辑回归模型，并输出结果，类似于你在SPSS中看到的报告。请注意，你需要先根据你的实际数据集进行适当的变量替换和清洗。