回归的话用受限因变量模型，自变量是虚拟变量变量不影响回归方法的选择。

用什么方法取决于因变量类型，因变量为0，1变量，方法用二元logistic或二元probit回归模型即可。列联表分析一般用于一个0，1自变量单独和0，1因变量做差异性检验，要是自变量是多个，则不大适合了。祝好运～

谢谢咯~

明白啦，谢谢哈~

同学，你的问题涉及到处理只有两个值（0和1）的虚拟变量的相关性分析。你已经使用了列联表检验，这是处理这种二分类数据的一个常见方法，它能提供两变量之间关联的显著性测试。

另一种常见的统计方法是逻辑回归（Logistic Regression）。逻辑回归非常适合处理这种情况，因为它可以估计自变量对因变量影响的力度和方向，并给出预测概率。它可以分析每个自变量如何影响因变量为1的概率，即使自变量和因变量都是二分类的虚拟变量。

所以，你的导师所说的第二种方法，使用逻辑回归是完全合适的。在使用逻辑回归时，记得检查模型的基本假设，如线性关系、多共线性和过度dispersion等，并根据需要进行变量选择或调整。希望这对你有所帮助！

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