一、情景引入
关于轻度认知障碍（MCI）老年人群的精神行为症状及其影响因素的深入探讨与研究。
方法：我们采用精神问卷（NPI-Q）的知情者版，对60名初步筛查为MCI的老年人的家属进行了详尽的调查。我们根据收集到的有效数据，分析了MCI老年人的精神行为症状的发生情况，并研究了其潜在的影响因素，以期为未来MCI精神行为症状的预防和干预提供有力的依据。
二、前情回顾与解析
读者们可能还记得，我们之前已经分析过一个类似的案例，当时我们使用有序多分类logistic回归以患者精神行为症状个数的分组为因变量进行了研究（案例分析 | 有序多分类logistic回归及SPSS操作详解）。当我们转换视角，将研究结果中是否存在精神行为症状作为二分类资料时，我们所采用的研究方法便不能继续使用有序多分类logistic回归，而应转用其专有的二分类logistic回归。
在表中，我们已经为各位列出了各变量的赋值方式。
三、SPSS操作详解
1. 操作步骤详述
在进行二分类logistic回归分析时，我们将是否出现精神行为症状设为因变量，所有的自变量则设为协变量。在方法栏中，我们选择输入（不同方法筛选出的变量可能有所不同），如以下图示所示：
在上述图示中的‘分类’设置部分，其作用是将多分类变量转化为哑变量，并指定某一分类作为参照基准。在本研究中，我们将年龄和文化程度这两个多分类变量中，年龄在60-69岁之间且文化程度为小学以下的研究对象设为参照组，以此比较其他分类组对患者精神行为症状的影响程度。
点击‘分类’后，将出现一个对话框。在此对话框中，我们将年龄和文化程度选入分类协变量，对比处选择‘指示符’（最常用），参考类别选择第一个，然后点击‘继续’。
再次点击‘选项’，将出现另一个对话框。在此对话框中，我们进行相关设置后，点击‘确定’。
2. 结果解读指导
(1) 模型系数检验解读
模型输出的Logistic回归结果中，若所有参数的似然比检验结果中P值小于0.05，那么意味着本次拟合的模型中至少有一个变量的OR值具有统计学意义，即模型具有实际意义。如果P值小于0.001，那么表示本次拟合的模型具有很高的实际价值。
(2) 拟合优度检验解读
当拟合优度检验的P值不小于特定的检验水准时，说明当前数据中的信息已经被充分提取，模型的拟合优度较高。若P值为0.357且大于0.05，那么我们可以认为该模型的拟合优度较好。
(3) 模型情况分析
从表格中我们可以看出，居住情况和睡眠情况两个变量对患者精神行为症状的影响具有统计学意义。其中Exp(B)（即OR值）表示相对于赋值较低的研究对象，赋值较高的研究对象出现精神行为症状的风险程度。例如，与老伴和子女居住的患者相比独居的患者更易出现精神行为症状（OR=0.016）；而失眠的患者比睡眠正常的患者更易出现精神行为症状（OR=35.298）。
四、总结归纳
无论是线性回归还是Logistic回归，我们都可以利用模型来筛选出危险因子。但需要注意的是，线性回归适用于因变量为连续型数值变量的分析，而Logistic回归则适用于因变量为分类变量的数据分析。在实际研究中，我们需要根据因变量的类型选择合适的分析方法。
五、问题反馈与联系
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