SPSS二项SPSS中Logistic回归Hosmer-Lemeshow 检验及模型效果评价

陈老师您好！
我现在计算出了某个省渗漏聚集区和非聚集区。通过正态分布分析发现数据不符合正态分布，转换后也不行，于是决定采用二分类Logistic回归进行分析。

因变量上将聚集区块表示为0，非聚集区块表示为1。选取多个社会经济指标，想分析社会经济指标是否对渗漏聚集和非聚集有影响，及其影响程度有多少。

根据您网站上的帖子，具体分析过程如下：

1. 自变量正态K-S检验。发现所有自变量都不是正态分布的

2. 自变量非参数检验，采用Kruskal-Wallis H检验，剔除P＞0.05的指标

3. 相关性检验。由于自变量都不是正态的，采用spearman相关性分析，两两对比。对相关性＞0.75的指标，保留其中一个

4. 二项Logistic回归。选择向后Wald，剔除结果中P＞0.05的指标

5. 再次做二项Logistic回归。此处有两个问题：

A. Hosmer-Lemeshow 检验 不通过。

霍斯默-莱梅肖检验                        
步骤        卡方        自由度        显著性
1        59.292        8        .000
4        67.900        8        .000

这是说明模型拟合效果很不好吗？我该怎么办呢？


B. 拟合效果如何评价？
块0的结果：
分类表a,b                                       
        实测                预测               
                        Group                正确百分比
                        0        1        
步骤 0        Group        0        0        4857        .0
                1        0        5155        100.0
        总体百分比                                51.5

块1的结果：
分类表a                                       
        实测                预测               
                        Group                正确百分比
                        0        1        
步骤 1        Group        0        2259        2598        46.5
                1        617        4538        88.0
        总体百分比                                67.9
步骤 4        Group        0        2284        2573        47.0
                1        650        4505        87.4
        总体百分比                                67.8
a 分界值为 .500                                       

但块1的Hosmer-Lemeshow 显著性为0.


请问如何评价二项Logistic拟合结果好不好呢？对于我这种情况，我该如何改进呢？

①首先，相关性分析处有问题，连续数值型变量应采用Pearson相关性分析，不论变量是否符合正态分布；...成为会员可查看全部，【点击成为会员】