在上一章节中，我们详细探讨了多因素多元logistic回归分析的内容。本章节将继续讲解非条件（成组）logistic回归分析，从其介绍、使用条件、步骤及案例的SPSS操作演示等方面进行全面的讲解。
非条件logistic回归分析介绍
非条件logistic回归分析是一种研究自变量与因变量之间关系的统计方法。按统计设计，它分为条件logistic回归与非条件logistic回归。非条件logistic回归常用于分析成组数据或非配对的病例对照研究。
非条件logistic回归分析使用条件
1. 因变量必须是二分类的，即因变量的分布必须是二项分布。
2. 自变量可以是定性的也可以是定量的，但必须有助于解释因变量。
3. 观察对象应彼此独立，不受其他因素的影响。
4. 自变量之间无多重共线性，以避免影响模型的准确性。
5. 样本量不能太小，一般是自变量个数的15倍以上。
非条件logistic回归分析步骤
1. 数据准备：准备含有自变量和因变量的数据集。
2. 模型构建：排除差别不显著的自变量，纳入显著的自变量到模型中。
3. 变量检查：检查定量自变量与因变量的logit值之间是否存在线，排除高杠杆点和离群值。
4. 共线性检测：使用方差膨胀因子(VIF)等指标检测自变量之间的共线性问题。
5. 模型拟合：在SPSS等统计软件中设置自变量和因变量，进行二分类logistic回归分析。
案例的SPSS操作演示
分析示例
某医师希望研究病人的性别、心电图检查是否异常、年龄与患冠心病与否的关系。我们将通过SPSS软件进行非条件logistic回归分析。
数据录入与设置
1. 变量视图：设置因变量（是否患冠心病）和自变量（性别、心电图表现、年龄）的标签和值。
2. 数据视图：录入具体数据。
操作流程
1. 打开SPSS软件，选择二分类Logistic回归的分析功能。
2. 在主对话框中，选入因变量和自变量。
3. 设置自变量进入模型的方法，如采用进入法、前进法或后退法等。
4. 进行哑变量的设置，如心电图表现等多分类变量需以某种水平为参考类别，生成相应的哑变量。
5. 开始运行分析，查看输出结果。
结果解释
1. 查看数据处理情况汇总，确保数据无误。
2. 查看因变量赋值情况，确保分析结果正确。
3. 解释自变量中分类变量的编码方法。
4. 查看模型的拟合优度、参数检验结果等，根据Wald检验、P值等指标判断自变量的统计学意义。
5. 查看OR值、95%可信区间等指标，评估自变量与因变量之间的关系。
额外信息与资源
[参考书籍]《临床医学研究中的统计分析和图形表达实例详解》