SPSS有序logistics回归-2对数似然值过大。我的因变量为三分类变量，但是预测结果只有2

我在用SPSS进行有序logistic 回归的时候，我的因变量有三个维度（满意，一般，不满意），预测的结果就是那个PRE-1只有两个维度（满意，一般）是怎么回事呢？  还有我的-2对数似然值和卡方特别大到了2W附近了，我也搞不清原因  人家都说-2对数似然值大小无所谓 但是我这太大我不放心，求求各位大佬帮帮忙吧           我把几个不显著的自变量删除之后对数似然值还是很大，目前我有8个自变量，9000多样本 2个连续型变量

你好，我现在也遇到了这个问题，请问你最后是怎么解决的呢？

在进行有序Logistics回归时遇到的问题，如预测结果只有两个类别而不是因变量的所有类别，以及较高的-2对数似然比（即-2log likelihood）值和较大的卡方统计量，可能由以下原因引起：

1. **数据问题**：检查你的数据是否有缺失值或者异常值。有时候，SPSS会自动排除含有缺失值的个案进行分析，这可能导致某些类别在预测中被忽略。

2. **模型设定**：确保你正确设置了因变量和自变量，并且使用了有序Logistics回归（PLUM过程在SPSS）。如果某个类别的预期频数过低，可能会影响模型的稳定性和结果的有效性。

3. **-2对数似然值过大**：这通常表明模型与数据拟合不佳。然而，在大样本量下，即使很小的偏差也可能导致很高的统计显著性（即p值极小）。如果删除了不显著自变量后仍然很高，考虑检查模型假设是否得到满足，如比例奇异性假设在有序Logistics回归中。

4. **卡方统计量过大**：这通常意味着模型与数据之间的拟合有明显偏差。这也可能是因为你的样本量非常大（9000个样本），即使很小的偏离也可能由于高功率而被检测出来。

5. **自变量数量和类型**：连续型变量需要通过合理划分或转换来改善模型拟合，同时确保没有多重共线性问题影响结果解释。考虑使用逐步回归方法或基于AIC、BIC等信息准则来选择最优模型。

解决步骤：
- 重新检查数据质量（缺失值处理、异常值检测）。
- 确认模型设定正确无误，使用SPSS的PLUM过程进行有序Logistics回归。
- 检查并确保满足所有模型假设条件。
- 调整自变量，如增加分段点、考虑交互效应或非线性关系等。

如果问题仍然存在，可能需要进一步的数据探索和模型诊断，甚至考虑采用其他类型的统计方法。在大数据量下，拟合度指标的绝对大小不一定反映实际预测能力差，关键在于比较不同模型之间的相对性能差异以及与理论预期的一致性。

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