当需要处理多分类因变量时，传统的二元逻辑斯蒂回归无法满足需求，此时多元逻辑斯蒂回归（Multinomial Logistic Regression）就派上了用场。它其实是对二元模型的扩展，通过设定一个类别作为参照，其余类别则与之进行比较，以理解各因素对多分类结果的影响。
让我们通过一个实例来理解，比如使用SPSS中的cereal.sav数据集。这个数据集包含了agecat、gender、marital状况、活跃程度active以及bfast偏好等五个变量。通过分析这些变量，我们可以预测个人选择不同早餐类型的倾向。要获取完整的分析过程和详细步骤，可以参考SPSS多元逻辑斯蒂回归模型在炊数据网站上的详细介绍。
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回答时间：2天前
