1. logistic回归分析的使用条件是什么
Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。Logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归。
二元logit分析用于研究X对于Y的影响关系，其中X通常为定量数据，如果X为定类数据，一般需要做虚拟哑变量处理。Y为二分类定类数据，例如愿意和不愿意、是和否等。数据处理时，如果是定类数据，则首先对它们做虚拟哑变量处理。因变量Y只能包括数字0和1，如果因变量的原始数据不是这样，则需要数据编码，设置成0和1。
在SPSSAU中上传数据后，拖拽分析项选择“二元Logit”方法，将Y定类变量放于上方分析框内，X定类/定量变量放于下方分析框内，点击“开始分析”。可以勾选“保存残差和预测值”将残差和预测值保存起来，用于进一步分析。在分析前，如果X为定类数据，可以考虑使用交叉卡方分析去研究X和Y的关系。如果有多个X变量，可以先对定类的X与Y进行卡方分析，对定量的X与Y进行方差分析（或t检验），先看有没有差异关系，将最终有差异关系的X放入二元Logit回归模型中。
研究影响用户购买某品牌笔记本电脑的因素时，将价格、品牌偏好度、性能作为自变量，而将是否购买某品牌笔记本电脑作为因变量进行二元Logit回归分析。从分析结果可以得知，价格、性能会对是否购买某品牌笔记本电脑产生显著的正向影响关系，而品牌偏好度并不会对是否购买某品牌笔记本电脑产生影响关系。
多分类logit分析用于因变量Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义的情况，例如，1代表“黑龙江省”，2代表“云南省”，3代表“四川省”，4代表“陕西省”，数值仅代表不同类别。数据要求与处理时，如果因变量Y的类别个数很多，建议进行组合下，尽量减少类别数量。定类数据需做虚拟哑变量处理。
有序logit分析用于因变量Y有多个选项，并且各个选项之间具有对比意义的情况，例如：1代表不满意，2代表一般，3代表满意。分析时首先进行模型平行性检验，如果通过平行性检验，则继续进行分析。
总结，Logit回归分析适用于研究定类数据对定类数据的影响，具体使用哪种Logit回归方法，需根据因变量Y的选项数来确定。在分析前，需确保数据的正确处理和初步分析，以确保模型的有效性和准确性。