用SPSS做二元logistic回归，向后回归，结果计入模型的变量的显著在0.998,怎么回事？

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用SPSS做二元logistic回归，向后回归，结果计入模型的变量的显著在0.998,怎么回事？LearderOrNot和截据项显著性概率都在0.05以上，可是模型最后还是把LearderOrNot放进去了，怎么回事？怎么解释啊？

Variables in the Equation
		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 15a	NonAgriLabourN	-2.013E+00	.691	8.484	1	.004	.134
	LandArea	.069	.031	5.015	1	.025	1.072
	AgriIncomePro	-8.519E-01	.485	3.082	1	.079	.427
	RecognitionOfFC	.449	.184	5.950	1	.015	1.567
	distract	-2.843E-01	.130	4.804	1	.028	.753
	MachineInputCost	.002	.001	3.393	1	.065	1.002
	LearderOrNot	-2.006E+01	9551.024	.000	1	.998	1.944E-09
	Constant	40.165	19102.048	.000	1	.998	2.775E+17

还碰到一个问题，就是模型的拟合度的值，伪R2的值好小啊，怎么办啊？

Model Summary
Step	-2 Log likelihood	Cox & Snell R Square	Nagelkerke R Square
15	380.684a	.112	.161

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关键词：二元Logistic回归 logistic回归 二元logistic logistic ogistic 模型

求解答啊！！！！！

没有看么？

有木有人解答啊？

我自己明白了，就是说，向后回归是已极大偏似然估计的比来选定因素是否进入模型。当似然比检验的结果和上面的Walds检验结果冲突，以谁为准？此处应以似然比检验为准，所以显著性概率大于0.05的也进入了模型！！

最后一个变量以及常数项的P值过大，这表明变量在模型中的作用是很不显著的，应该要试着把不显著变量剔除出模型。

vineen 发表于 2012-2-12 15:52
我自己明白了，就是说，向后回归是已极大偏似然估计的比来选定因素是否进入模型。当似然比检验的结果和上面 ...

楼主楼主 请问你最后是把大于0.05的变量纳入模型了吗？还是选择了其他方法呢

https://bbs.pinggu.org/thread-10741545-1-1.html二元logistic回归分析相关问题可以查看一下SPSSAU的这篇文章