spss二元逻辑回归霍斯曼检验等于0

SPSS是一种常用的统计分析软件，它可以用于进行各种统计分析，包括逻辑回归分析。二元逻辑回归是一种常见的回归分析方法，用于预测一个二元的因变量。

霍斯曼检验（Hosmer-Lemeshow test）是用来评估二元逻辑回归模型的拟合优度的统计检验方法之一。通常情况下，霍斯曼检验的计算结果是一个均方差（均方残差）的统计量。

当SPSS中进行二元逻辑回归分析后，霍斯曼检验的结果等于0意味着模型的拟合程度非常好，即模型的预测值与实际观测值非常接近。这种情况下，模型能够很好地解释和预测因变量的分类情况。

然而，当霍斯曼检验的结果为0时，也需要结合其他指标一起进行判断。除了霍斯曼检验外，还可以考虑模型的回归系数的显著性、模型的解释力、模型的误差等指标来综合评估模型的拟合程度。

总之，当SPSS中进行二元逻辑回归分析时，如果霍斯曼检验的结果等于0，则说明模型的拟合程度较好，但需要综合考虑其他指标来进行全面的评估。

相关问题

spss中的二元逻辑回归

在SPSS中进行二元逻辑回归分析的步骤如下：

1. 打开SPSS软件并导入数据集。

2. 选择“分析”菜单，然后选择“回归”并点击“二元逻辑回归”。

3. 在“二元逻辑回归”对话框中，将要解释的二分类变量作为“因变量”拖动到“因变量”框中。

4. 将用于解释的预测变量拖动到“独立变量”框中。可以一次性添加多个预测变量。

5. 点击“统计”按钮，选择所需的统计量，例如分类表和预测值。

6. 点击“方法”按钮，选择所需的方法。默认情况下使用的是“逐步法”。

7. 点击“模型”按钮，选择所需的模型，例如Hosmer-Lemeshow拟合度检验。

8. 点击“存储”按钮，选择是否存储预测值和残差。

9. 点击“确定”开始分析。

SPSS将生成二元逻辑回归的结果，包括回归系数、标准误差、信赖区间、Wald统计量、P值等。