在进行SPSS逻辑回归分析时，如果检验不通过，需要仔细检查和调整模型。首先，了解回归分析中的关键符号：B或beta代表回归系数，标准化后的回归系数反映了自变量与因变量之间的相关性，这是因为标准化处理使不同变量的单位统一，从而提高结果的精确性。T值是对回归系数进行t检验的结果，其绝对值越大，sig值越小，sig表示t检验的显著性，小于0.05通常认为系数具有显著性，意味着回归系数的绝对值显著大于零，表明自变量能够有效预测因变量的变异，但同时存在5%的错误风险。
进行回归检验时，首先要关注ANOVA表，即F检验，该表用于检验所有自变量对因变量的综合预测能力。如果sig值小于0.05，说明至少有一个自变量能够有效预测因变量，这在撰写数据分析结果时通常无需报告。接下来，查看系数表，检查标准化回归系数的显著性，每个自变量都有对应的回归系数和显著性检验。
最后，关注模型汇总表，其中R方被称为决定系数，表示自变量解释的变异量占因变量总变异量的比例，反映回归方程对因变量的解释程度。在报告时，应使用调整后的R方，这是因为随着自变量数量的增加，R方也会增大，调整后的R方是对自变量增多的预测力进行矫正的值（即使增加无用的自变量，R方也会变大，调整后的R方是对较多自变量的惩罚）。R值本身不需要特别关注，标准化情况下R代表自变量与因变量的相关性。
通过这些步骤，可以有效地调整SPSS逻辑回归模型，使其更好地反映自变量与因变量之间的关系。详情
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