Logistics回归中sig过大的问题

本人初学者，为论文而现学SPSS，由于要分析是否违约，因此选用了二元logistic回归模型来建模。
在构建模型时，发现选择“Forward: LR”方式来做逐步回归时，最后的结果中有一个自变量的sig居然有0.542
那么既然不能否则该自变量的系数=0，SPSS仍然把它纳入回归方程呢？
这个问题不搞明白，继续往下写总感觉没底，迫切求教！谢谢！

补充说明：
1、多元共线性检测结果正常；
2、及时用向后的LR方式，过程中也会出现该自变量sig最大，但是没有剔除出最终的结果的现象。

    可能你选的LR法是向前的，而你表格中“长期负债”这一指标是第一个进入模型，所以没被剔除。自变量间做了共线性诊断没问题，如果极端异常值这些也处理了那模型应该就没多大问题。至于拟合优度这个问题不用担心，logit模型是个概念模型，大家一般通过概率分类预测准备率来看模型拟合好坏。但何时好何时不好都没有一个明确的说法。所以建议更多的关注模型整体的显著性，关注变量的显著性情况。祝好运~

补充，H-L检验中，前面的结果都比较大（0.69、0.25），到第四步引入了大sig变量后，明显下降，结果仅0.07，虽然还大于0.05，但感觉模型的拟合优度已经不太放心了。。。
接下去怎样处理好呢？

xddlovejiao1314 发表于 2016-3-7 11:44
可能你选的LR法是向前的，而你表格中“长期负债”这一指标是第一个进入模型，所以没被剔除。自变量间做 ...

谢谢回答，非常感谢！
我这个“长期负债”变量是在向前LR的最后一步的时候加入进去的。模型整体显著性OK，变量显著性除了这个长期负债之外都没问题，但长期负债的sig高达0.5以上，不知道怎么解释(-__-)b

francisniu 发表于 2016-3-7 17:19
谢谢回答，非常感谢！
我这个“长期负债”变量是在向前LR的最后一步的时候加入进去的。模型整体显著性OK ...

如果模型构建没问题，那你可能需要从专业层面去找原因了。祝好运~