近年来,以慢性高血糖为标志的糖尿病在全球范围内迅猛发展着,有逐年上升的趋势,成为继肿瘤、心血管病变之后,又一个危害人类健康的慢性疾病,在发展中国家尤为明显。对糖尿病的预防迫在眉睫。而糖尿病是一种公认的不是唯一病因所致的单一疾病,是复合病因的综合症。在众多的引发因素中提炼出主要因素,从主要因素方面出发来积极预防糖尿病将起到事半功倍的效果。多元统计分析中的判别分析和Logistic回归分析两种判别分类的方法在识别一个个体所属类别的情况下有着广泛的应用,比如说预测新产品的成功或失败、确定某人信用风险或预测某一个人是否会患肺癌等等。一旦确定分类标准,就可以通过研究者选择的解释变量来预测或解释每个对象的所属类别,并且可以对解释变量进行诊断分析。但两种方法有其相似性,但也有不同点。判别分析是根据一些样品的观测数据,并在已知分类的基础上根据某些准则建立判别式,求出判别临界值,然后对未知类型样品进行判别分类的方法。Logistic回归模型实际上是一种广义的线性模型,它是进一步用于连续型、离散型数据或整理成列联表格式数据的统计分析工具,更重要的是它能系统的评价变量的联系,估计变量间交互作用的大小。本文的主要结果是分别用判别分析和Logistic回归分析两种方法对2型糖尿病发病原因进行分析,得出了若干结论,并进一步比较了这两种方法相同点和不同点以及它们的优劣。