当因变量是二分类变量时，可以使用二元Logistic回归分析来研究调节效应。具体步骤如下：1. 准备数据：确保你的数据集包括自变量（独立变量）和因变量（二分类变量）。如果你有多个自变量或控制变量，可以将其放入一个表格中。2. 运行Logistic回归模型：使用SPSS中的"Binary Logistic Regression"功能进行建模。在主对话框中选择适当的选项以设置回归类型、方法等参数。"Method"应设置为"Enter"，表示所有选定的预测因子一次性进入模型。然后单击“OK”按钮开始拟合模型。你将得到一系列统计结果，包括每个变量的系数估计值及其标准误、Wald卡方检验的显著性水平以及整个模型的似然比统计量和自由度等信息。3. 分析结果：根据得到的系数估计值和其他信息来判断哪些因素对二分类因变量具有显著的调节作用。例如，如果某个因素的系数为正且对应的z-score较大（通常大于1.96），则该因素的影响程度就比较大。对于两个或者更多个独立的类别标签可以考虑选择Multinomial Logit Model或者是另一个选项PLUM（Polytomous logistic regression model）进行分析处理；同样也是需要在方法上设置为 Enter 的方式，然后将相应的变量输入到模型中进行计算和分析即可获得相对应的结果了。
