我建立了一个包含 9 个分类预测变量的模型。使用 SPSS，我的综合检验显着 ( =220.01)，我的 -2loglikelihood 为 1335.2 (Nagelkerke 0.231)，但我的 Hosmer 和 Lemeshow 检验显着 (chi-sqr=16.2, p=0.042)。我的样本量是 n=1199。$\chi^2$$R^2$

尽管缺乏拟合，但继续使用此模型是否有问题？

我尝试删除我的一个二元预测变量，并注意到在新模型中我的 Hosmer Lemeshow 测试很显着（p=0.198），但我的 -2loglikelihood 增加到 1442.2。Hosmer Lemeshow 和 -2loglikelihood 之间是否存在权衡？

我如何决定哪种模型是合适的？

我建立这个模型的方法最初是输入我所有感兴趣的预测变量，并检查我感兴趣的变量的调整后的 OR。我的模型不合适吗？

此外，当您的预测变量都是分类变量（在其他顺序中，无法计算 VIF）时，如何测试多重共线性。我在课堂上被告知，只要 Beta 系数的标准误差小于 2，就没有理由怀疑多重共线性，但我不确定这是否足够？