Интерпретация результатов логистической регрессии Опции

[banga]

Здравствуйте!
Хотелось бы получить совет/рекомендации относительно интерпретации результатов логистической регрессии.
Короткая преамбула: само исследование направлено на изучение факторов риска агрессивных действий у людей с психическими заболеваниями. Независимых переменных фиксировалось много - порядка 300. В качестве зависимой переменной выступал факт реализации агрессивных действий. Для начала я сравнила группы по всем переменным и для логистического анализа взяла только те, по которым были выявлены значимые различия. Их оказалось около 100. И потом провела логист регрессию (метод stepwise forward:lr), в результате которой были выделены 15 "предикторов". Но значения коэффициентов Вальда для них оказались очень низкими, уровень значимости для них приближался чуть ли не к единице. При этом все остальные показатели модели были вполне себе хорошими (хи-квадрат для модели, -2 Log likelihood). Особенно порадовала статистика попадания в "нужную" группу, составившая 98,6%. Наверное, важно здесь указать размеры групп: в первую группу (агрессивных) вошло 106, во вторую - 104 человека.
У меня, как человека, пытающегося самостоятельно разобраться со стат. методами, есть куча вопросов (в литературе не нашла на них ответа, поэтому обращаюсь на форум).
1. Что содержательно могут означать эти результаты: критерии для модели - хорошие, для предикторов - нет? (у меня есть идеи, как это можно было бы интерпретировать, но это всего лишь домыслы - хотелось бы знать наверняка)
2. С чем это м.б. связано - маленький объем выборки, слишком большое количество переменных или что-то другое?
3. Если статистика Вальда такая низкая - означает ли это, что анализ не удался? Тогда есть ли другой способ решить поставленную задачу (выявить предикторы совершения агрессивных действий)?
Заранее спасибо!

[yulya]

Здравствуйте! Пожалуйста, помогите разобраться в результатах логистической регрессии. Как их интерпретировать?
Я работаю в SPSS 17.0. У меня 1018 пациентов. Надо оценить влияние размера серда на летальность после операций на сердце.
В окне "логистическая регрессия" я ввела исход операции (умер - 1, выжил - 0) в качестве зависимой переменной, а индексированный конечно-диастолический объем левого желудочка (ИКДО, мл) в качестве коварианты.
Выводы следующие: выжило 948, умерло 70.
Переменные в уравнении:
Шаг 0 - Константа: В -2.606, станд.ошибка 0.124, Вальд 442,65, ст.св., знч.0,000, Ехр (В) 0.074.
Переменные, не включенные в уравнение:
Шаг 0 Переменные ИКДО: значение 0.331, ст.св.1, знч.0.565.
Блок 1: Метод=Принудительное включение.
Объединенные тесты для коэффициентов модели::
Шаг 1: ступенька (блок, модель то же самое): Хи-квадрат=0.339, ст.св.1, знч.=0.560.
Сводка для модели:
Ступелька 1 - -2 Log правдоподобие 509.527, R квадрат Кокса и Снелла 0.000, R квадрат Нейджелкерка 0.001
Переменные в уравнении:
Шаг 1: ИКДО: В -0.02, станд.ошибка 0.03, Вальд 0.330, ст.св.1, знч.0.556, ехр (В) 0.998
Константа: В -2.433, станд.ошибка 0.321, Вальд 57.338, ст.св.1, знч.0.556, ехр (В) 0.088

Какие из этих показателей определяют значимость моего фактора ИКДО?
Какие значения коэф-та Вальда (или др.показатели) говорят о значимости фактора?
Заранее спасибо))) Не смогла найти в нете конкретных примеров анализа, чтобы было понятно, при каких значениях каких коэффициентов фактор имеет значимое влияние на результат.