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衣服多了就会有选择性困难，同样的道理，在SPSS中也经常遇到“选择性困难”问题。比如logistic回归方法的选择，打开下拉菜单后，从【Enter】到【向后:Wald】我们会看到7种方法，怎么选？
仔细观察这7种方法，实际上分为两大板块，输入法、向前法、向后法规定了如何选择自变量进入模型，而Conditional条件法、LR偏似然估计法、Wald瓦尔德法规定了自变量如何退出模型。 小兵给大家整理
向前、向后与条件、LR、瓦尔德交叉组合后形成6种回归方式。而Enter强迫法单独作为一个方式，是SPSS软件默认选择的方法。
对于自变量进入模型的方式，Forward法既含有变量的进入，也含有变量的剔除过程。一般认为即大家常说的逐步回归法，因此大多数使用者喜欢选择Forward向前逐步。 onditional和LR在变量剔除检验时都采用的是似然比检验统计量，但是在构造似然比中的似然函数最大值时，所采取的参数估计方法不同，Conditional采取的是条件参数估计，而LR采取的则是最大偏似然估计。
有许多教材指出，对于如何将自变量剔除的方法，Conditional条件法、LR偏似然估计法两种结果差别不大，选择其中一个都是相对可靠的。而一般建议不选择Wald瓦尔德法。 如何选择当自变量较少，且研究者希望考察所有自变量与因变量间关系时，可考虑使用Enter法，强迫所有自变量参与建模，而不考虑是否有显著影响。 当自变量较多，研究者希望软件帮助筛选对因变量有显著影响的自变量参与建模，此时，新手用户可选择【向前:LR】或【向前:条件】方式进行logistic逐步回归建模。 文/图=数据小兵
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