为了清楚起见：术语“二进制”通常仅保留给 1 对 0 编码。适用于任何 2 值编码的更一般的词是“二分法”。逻辑回归当然欢迎二分预测变量，就像线性回归一样，并且由于它们只有 2 个值，因此将它们作为因子输入还是作为协变量输入都没有区别。

没有理由不这样做，但有两个警示性想法：

1. 在分析哪个是哪个的过程中要仔细跟踪。在大型项目中，很容易迷失方向，并产生错误的结果。

2. 如果您选择报告回归估计而不是优势比，请在报告中明确您的编码方案，这样读者就不会自行产生不准确的 OR，假设它们都被编码为 0,1。

可能看起来很基本，但我已经看到这两个问题都成为已发表的论文。

通常，如果您将预测变量编码为 0-1，它有助于解释，但除此之外（并注意它不是必需的），这没有任何问题。还有一些其他（基于列联表的）方法，但如果我没记错的话，这些方法等同于（某种形式的）逻辑回归。

简而言之：我认为没有理由不这样做。

此外，如果您有两个以上的预测变量，那么即使对于逻辑回归或多元回归，也更有可能存在多重共线性问题。但是，对所有二元变量（即编码 (0,1)）使用逻辑回归并没有什么坏处。