二元逻辑回归的值意义

在二元逻辑回归中，通常会计算各个变量的系数β）、标准误差（S.E.）、Z值、P值以及几率比OR）及其95%置信区间（CI）。

1. **系数（Coefficient）**：表示自变量对因变量的影程度。β系数的正负表示自变量对因变量的影响方向，取绝对值可反映影响的大小。

2. **标准误差（Standard）S.E **：用于衡量β系数的估计的精确性。标准误差越小，表示估计系数越可靠。

3. **Z值（Z-value）**：Z值是β系数与其标准误差的比值，用于检验β系数是否与零显著不同。较大的Z值表示β系数较远离零，可能具有较大的影响。

4. **P值P-value）**：P值用于判断β系数是否显著不于零。P值小于设定的显著性水平（通常为0.），表示β系数具有统计上的显著性。

5. **几率比（Odds Ratio，OR）**：几率比表示相应自变量增加一个单位时，因变量的几率相对于基准组的变化情况。OR值大于1表示增加自量值会增加因变量的几率，OR值小于1增加自变量值会降低因变量的几率。

6 **95%置信区间（95% Confidence Interval, CI）**：对几比的估计提供了置信区间。95%信区间表示如果样本重复抽取，那么在95%采样中，真实几率比会落在这个区间内的概率较高。

解读结果时，关键是判断P和置信区间。如果P值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为对应的自变量具有统计显著性。置信区间给出了几率比的区间估计，如果置信区间包含1，则说明几率比具有统计显著性。