在Logit回归模型中，回归系数并不直接表示自变量与因变量之间的线性关系强度或方向。相反，它代表的是对数几率（log odds）的变化量。具体来说：
1. **正的回归系数**意味着当对应自变量增加一个单位时，该自变量导致因变量类别为“成功”（通常指模型中定义为1的那一类）的对数几率增加。
2. **负的回归系数**则表示相反的情况：对应的自变量每增加一单位，因变量类别为“失败”的对数几率增加。
对于你提到的具体数值：
- 回归系数为1.7和2.2意味着这两个自变量每增加一个单位时，“成功”类别的对数几率分别增加1.7和2.2。这通常表明这些自变量与“成功”类别有较强的相关性，且随着自变量的增加，事件发生的可能性显著提高。
- 回归系数为-2.2表示对应的自变量每增加一个单位，“失败”类别的对数几率增加了2.2，或者可以理解为对于“成功”的概率而言，这个自变量具有很强的负相关性。也就是说，当该自变量值增加时，事件发生的可能性显著降低。
**处理方法：**
1. **解释系数的意义**：首先要确保你清楚回归系数在Logit模型中的具体含义，并能够用适当的语言描述给定数据集中的实际影响。
2. **计算边际效应**：有时，为了更直观地理解自变量变化对因变量概率的影响，可以计算边际效应（marginal effects）。这通常涉及到使用微分来估算特定点上自变量的轻微变化导致的概率变化。
3. **考虑模型假设和数据质量**：确保回归分析的前提条件被满足，并且用于建立模型的数据是准确和完整的。检查是否有异常值、缺失值或共线性问题等，这些问题可能会影响结果的有效性和解释。
4. **可视化分析**：使用图形来展示自变量与因变量之间的关系，这有助于直观地理解系数的影响以及模型的预测能力。
5. **敏感度分析**：考虑进行敏感度分析，评估假设和参数变化对结果的影响。这可以帮助识别哪些结论是稳健的，哪些可能需要进一步研究或数据收集以确认。
通过这些步骤，你可以更全面地理解和解释Logit回归模型中的系数，并基于此制定相应的决策或研究方向。
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