在SPSS中进行有序多分类资料的logistic回归操作及回归系数的解释如下：
一、SPSS操作
数据录入：首先，需要将有序多分类因变量和自变量的数据录入SPSS软件中。
选择分析方法：在SPSS的菜单中选择“分析”“回归”“有序回归”，然后选择相应的因变量和自变量。
设置参数：在有序回归对话框中，可以设置分类顺序、选择链接函数、以及设置其他相关参数。
运行分析：设置好参数后，点击“确定”运行分析，SPSS将输出有序logistic回归的结果。
二、回归系数的解释
回归系数β：
回归系数β表示自变量每单位变化对因变量前n等级累积概率的影响。β的正负与效应方向有关，正数表示自变量增加时，因变量倾向于高等级效应；负数表示自变量增加时，因变量倾向于低等级效应。
OR值：
OR值衡量的是自变量特定取值水平相对于参照水平，使因变量倾向于低等级效应的概率是其多少倍。例如，如果男性相对于女性的OR值为3.74，则表示男性治疗效果较差的可能性是女性的3.74倍。这里的“低等级”是指因变量value值较小的等级，但分类顺序可以通过SPSS设置进行调整。
比例优势假定：
在有序logistic回归中，需要满足比例优势假定，即自变量对不同等级的效应相同。这可以通过似然比检验来检查，P值大于0.05表示满足条件。如果比例优势假定不满足，可能需要考虑其他模型或进行进一步的分析。
模型解释：
在解释模型时，需要综合考虑回归系数的正负、OR值以及比例优势假定的检验结果。通过这些结果，可以了解自变量如何影响因变量在不同等级上的效应，以及这种影响相对于参照水平的倍数关系。