根据张文彤《 SPSS.11-0统计分析教程 （高级篇） 第5章中关于Logistic回归模型的样本量，有论述如下：

首先选择应变量较少的那一类，然后将该数值除以10，这就是模型中可以分析的自变量数。例如有100条记录，其中结局为患病的70条，30条为未患病，则模型中可分析的自变量数为30/10=3.如果希望分析四个自变量，请增加样本量。

 

按照上面说法，我的视力筛查样本资料，71例中，正常的19例，异常的52例，则模型中分析自变量数应为19/10=1.9 。只能分析1个（或四舍五入2个？）自变量？而我的样本自变量却有16个。如果要把16个用起来的话，则样本需要160正常的，即160/10=16，而异常的也要起码161以上，总样本不能少与321例。

——这样的理解是否正确呢？

而SPSS10.0教程中的引例肾癌标本资料总26例，有转移的9个，按上述说法9/10=0.9，自变量1个都不可以？显然它却有5个自变量。

 请问高手：这如何解释？如何解释Logistic回归模型的样本量要求？