spss相关性分析与logistic回归

先做相关性或者单因素的，然后做多因素回归

一般来说，特征筛选可以使用以下几种方法：

Filter Method: 基于某些统计指标，如相关系数，卡方检验等，将特征分为重要与不重要两类，选择重要特征。

Wrapper Method: 使用某些模型，如逻辑回归、决策树等，来评估特征的重要性。

Embedded Method: 在模型的训练过程中对特征进行选择，常见的算法有Lasso、Ridge等。

对于你的情况，如果没有共线性的情况，你可以尝试使用相关性分析的结果，只保留相关性显著的一个特征，再做回归分析。当然，在筛选特征时，需要考虑特征之间的相关性及特征的本质，保证筛选出的特征有代表性。