理解logistic回归方法时，首先需要明确其前提条件：因变量应为逻辑变量，即0-1变量或1-2-3顺序变量。若因变量为连续变量，则应选择多重线性回归而非logistic回归。在统计分析中，单因素logistic回归主要用于初步识别哪些因素可能对随访结果产生影响，一次分析仅涉及一个变量。而多因素logistic回归则在单因素分析基础上，对所有可能影响因素进行一次性综合分析，显著提高了结果的可靠性，因为它能校正各种混杂因素的影响。
进行logistic回归分析时，无论是单因素还是多因素，其操作上的主要区别在于自变量的个数。在实际操作中，通过SPSS进行logistic回归分析的步骤大致如下：
首先，将Excel数据导入至SPSS，具体操作为【文件】-【导入数据】-【Excel】。
然后，执行二元logistic回归分析。若因变量为1-2-3-4-5这样的顺序变量，则选择【多元Logistic】。将因变量和自变量正确放置后，点击【保存】，选择【概率】、【组成员】，完成分析。
最后，解读分析结果。首先检查【霍斯默-莱梅肖检验】，P值大于0.05表示模型表现良好。在【模型系数的Omnibus检验】中，【模型】对应的P值同样说明模型建立良好。此外，关注预测率，理想情况应大于50%，预测正确率84.5%则表示模型效果较好。查看最终结果中的B列系数、瓦尔德（卡方值）和显著性（P值），显著变量（P<0.05）的OR值解释为当该变量值提升一个等级时，对目标事件的影响程度。例如，学历提升一个等级，老年人接受健康科普的概率为1.258倍。若OR值大于1，则对应因素为危险因素；若小于1，则为保护因素。