急！求助！为什么对数据进行SPSS的Binary Logistic分析后总是不显著呢？万分感激！

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Variables in the Equation
		B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Step 1a	年龄	-2.711	8199.424	.000	1	1.000	.066
	性别	53.828	86845.130	.000	1	1.000	##########
	ERZI	52.038	27948.772	.000	1	.999	##########
	文化程度	-76.403	94869.566	.000	1	.999	.000
	职业	-42.148	22735.973	.000	1	.999	.000
	耕地面积	-8.369	20949.407	.000	1	1.000	.000
	人口	31.972	2960.742	.000	1	.991	##########
	纯收入	.001	.860	.000	1	.999	1.001
	家庭存款	-25.140	11792.034	.000	1	.998	.000
	是否听说过农村居民点整理	44.807	90928.354	.000	1	1.000	##########
	农村居民点整理与您的关系密切程度	35.979	31982.873	.000	1	.999	##########
	宅基地面积	.001	421.340	.000	1	1.000	1.001
	现居宅基地年代	5.668	102790.434	.000	1	1.000	289.491
	对现在的居住条件满意程度	-105.325	92947.230	.000	1	.999	.000
	村集体态度	-31.985	44532.594	.000	1	.999	.000
	其他关系人对您的影响程度	-10.390	75325.430	.000	1	1.000	.000
	是否考虑风水	3.952	72052.998	.000	1	1.000	52.048
	Constant	306.288	433155.672	.000	1	.999	##########

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏2 回帖

关键词：logistic分析 logistic ogistic logisti Binary 居民点 职业

帮你顶起来，希望懂的坛友帮你解决！

变量的类型没设定正确吧，比如职业这样的变量是需要引入虚拟变量来解决的。

楼主问题解决了吗？我也碰到同样的问题呢？求解啊

第一：因变量没有弄清楚；
第二：分类变量做成虚拟
第三：收入等对数化
第四：部分变量之间的共线性问题
第五：SE过大，说明需要进行稳健处理 robust

我也是这样，结果怎么样了啊

Alfred_G 发表于 2014-3-7 14:46
第一：因变量没有弄清楚；
第二：分类变量做成虚拟
第三：收入等对数化

请教一下大神，我也是这样一个系数都不显著的问题。模型拟合得还可以，但是系数显著性很差，是因为SE过大的原因吗？请问如何进行稳健处理？

我的数据自变量和因变量都是二分类数据，编码全部用1和0两分类，下面是输出结果

                模型系数的综合检验
                卡方        df        Sig.
步骤 1        步骤        47.875        8        .000
        块        47.875        8        .000
        模型        47.875        8        .000

        模型汇总
步骤        -2 对数似然值        Cox & Snell R 方        Nagelkerke R 方
1        24.228a        .581        .796
a. 因为已达到最大迭代次数，所以估计在迭代次数 20 处终止。 无法找到最终解。

                分类表(a)
        已观测                        已预测
                        Y
                        .00        1.00        百分比校正
步骤 1        Y        .00        17        3        85.0
                1.00        3        32        91.4
        总计百分比                                89.1
a. 切割值为 .500

                        方程中的变量
                B        S.E,        Wals        df        Sig.        Exp (B)
步骤 1a        X1        -20.566        28181.971        .000        1        .999        .000
        X2        -20.591        28181.971        .000        1        .999        .000
        X3        -24.074        28181.971        .000        1        .999        .000
        X4        -20.809        28181.971        .000        1        .999        .000
        X5        -43.377        30528.494        .000        1        .999        .000
        X6        -42.142        30528.494        .000        1        .999        .000
        X7        -22.915        28181.971        .000        1        .999        .000
        X8        -18.561        28181.971        .000        1        .999        .000
        常量        128.731        141397.833        .000        1        .999        8.076E55
a. 在步骤 1 中输入的变量: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8.