刚用你的程序跑了一下, "结果全为1" 应该是 "response value"全为1, 这并不是说, 所有的观测的验证结果都为1, 而是结果为1的概率, 也就是后面的"estimated probability", 比如, a=0.1的时候, b=1的预测概率是0.0783, 这是很低的一个概率了, 也就是说sas指定让logistics给出b=1的概率, 而不是说谁高就显示谁. 所以你说的问题应该是看错表了...
不过我看了一下你这些观测的b=1的预测概率都不高, a=0.9的时候p不过是0.127, 看了一下原因还是b本身出现的概率就很低, 在a*b表中在任一a取值下b=1出现的概率都很低, 虽然随着a值的增大, b出现1的概率增大. 这也就是为什么a的系数的参数估计值很小, 只有0.6, 但是p<0.0001.
综合起来可以这么表述, 随着a的增大, b出现1的概率的确增大, 这种关系是比较确定的, 但是这种作用比较微弱