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做科研的人都懂，统计学往往是研究推进过程中最容易“卡壳”的一步。很多研究设计本身并不复杂，却常常在数据分析阶段被拖慢节奏。

以Logistic回归为例——变量怎么选？自变量要不要分组？OR值怎么看？P值不显著还能不能写？

网上教程一大堆，SPSS的操作步骤也能查到，但“这一步该不该这么做”，往往没人能给出明确答案。只能一边尝试、一边修改，同时心里还在反复担心：这样的分析思路，审稿人会不会提出质疑？

DeepEvidence AI工具从科研逻辑本身出发进行回答。我们以“如何用SPSS进行 Logistic回归分析”为案例，不仅梳理了适用场景和基本流程，还进一步解释了变量选择、结果解读以及常见误区，帮助研究者理解“为什么要这样分析”，而不只是“怎么做”。

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DeepEvidence把零散的统计学知识，压缩成“能直接用在文章里的判断依据”，不替你做数据，但帮你少走弯路、少踩雷、少返工。

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科研不该被统计学拖慢。至少，这一步，可以更轻松一点。

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