用spss进行logistic回归时，我的自变量都是分类型变量or序列型变量，但是homers-lemeshow检验值一直不通过。 我就在各种论坛中检索原因，看到一条这样的说明“在logistic回归分析中只有当自变量中有连续自变量纳入模型

logistic回归做预测，大部分的自变量都是连续数值，个别名义变量，而且数量级差异较大，有的值域0-20，有的0-2000，尝试过标准化（减平均值/方差），也尝试将连续数值转化为分组数据，但结果出来模型整体一直都不显著。 陷入困境，求教各

使用逐步logistic回归时，多分类名义变量进入了模型，但是有的分类sig显著，有的不显著，纳入模型时，是仅将sig显著的放入方程吗？ 还有作为参考的那个分类的系数是0还是1？先谢谢各位大佬? （如：北京=1，上海=2，南京=3，广州=4

logistic逐步回归中，步骤的sig大于0.05，这样是否说明模型不显著？步骤、块、模型这三个sig是否都需要考虑？请大佬帮忙解答，先谢谢了。

二元logistic回归，将无序多分类变量纳入哑变量，但是作为参照的哑变量在回归结果中没有系数啊？没有系数怎么纳入回归方程呢？还是说哑变量只用来解释结果，但无需加入最终的回归方程中？ 希望得到各位大佬的解答！谢谢！

各位大佬好，我希望用二元logistic回归探究对因变量影响显著的自变量，并构建回归方程来预测一批数据。 我的自变量中有5个二分类变量（发生=1，不发生=0），7个序列变量，还有2个无序多分类变量；使用spss进行分析时，无序分类变量一定要