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这个问题可能涉及到一些具体的统计分析和编程细节，不过我会尽量为你提供一些可能的解释和思路。单因素逻辑回归的基本模型是：`log(odds) = β0 + β1 * x1 + ... + βn * xn`，其中 `odds` 是“得病与未得病”的比值（即二分类问题的概率），`x1, ..., xn` 是自变量，`β0, ..., βn` 是模型的参数。在SPSS和R中计算结果的不同，可能是由于以下原因导致的：1. 数据的编码方式不同：对于分类变量，不同的软件可能会采用不同的编码方式。例如，有些可能会使用数字1,2,3...来表示类别，而其他的一些可能会使用字母A,B,C,...表示。这种差异可能会导致最终的系数有一些微小的差别。2. 数据类型处理的差异：在一些情况下，即使是同样的数据类型，不同的软件也可能会出现处理上的细微差异。比如浮点数的精度问题等。你可以检查一下你的数据是否在这个方面存在差异。3. 软件版本或设置的影响：另外就是检查你所使用的SPSS和R的版本以及他们的相应设置，有时候新版本的软件可能会有新的算法或者调整了某些默认的设置。4. 缺失数据处理方式的区别：如果你的数据中有缺失值，那么不同的软件对缺失值的处理方法也可能会有所不同，这也会影响最后的结果。5. 是否使用了交互项或其他复杂模型：如果你在分析中使用了一些复杂的模型如多项式逻辑回归、决策树模型或是神经网络等等，这些可能在不同的软件上有不同的实现方式和效果。6. 最后也是最基础的一点，确认一下你是否正确地实现了逻辑回归的分析步骤。在你的代码里检查一下你是否有错误的数据导入/清理、正确的特征工程（包括但不限于变量的转换）、准确的模型训练等环节。如果其中一个环节出了错，那得到的结果肯定是不一样的。因此，要解决你的问题需要具体查看你的数据和你写的代码，才能找到更精确的原因并给出解决方案。