logistic回归分析显著性解读

在 logistic 回归分析中，我们使用显著性检验来确定自变量是否对因变量有显著影响。通常情况下，我们使用 p 值来衡量这种影响是否显著。如果 p 值小于等于显著性水平（通常为0.05），则我们会拒绝零假设，表明自变量对因变量有显著影响。

另外，我们还可以通过查看回归系数的符号和大小来解读自变量对因变量的影响。如果回归系数为正，则说明自变量与因变量正相关，如果为负，则说明自变量与因变量负相关。回归系数的大小代表了自变量对因变量的影响程度，即自变量每变化一个单位，因变量会相应变化多少单位。同时，我们还需要注意到回归系数的置信区间，这可以告诉我们回归系数的精确程度。

在 logistic 回归分析中，我们还可以使用似然比检验来比较不同模型的拟合优度，以确定哪些自变量对因变量的影响是显著的。似然比检验的原理是比较两个或多个模型的最大似然值，如果两个模型之间存在显著差异，则我们可以拒绝零假设，表明一个或多个自变量对因变量的影响是显著的。