你好，
我正在完成一个具有多个自变量的逻辑回归模型。我很难确定如何解释SAS生成的估算/测试。
我已经读过“效果可能性测试”对我的P值具有最佳近似值以确定显着性（因为我的数据集对于Wald测试来说不够大）并且正在使用赔率比来确定该效果是什么。然而，对于若干值，效应似然比检验确定显着性（Prob> ChiSq小于0.05），但优势比的95％CI交叉1（因此不显着）。我如何解释这些差异？
此外，我想确保模型查看预测值是否实际上是独立的。你如何测试这个，如果“独立”变量实际上不是独立的，你会怎么做？
很高兴在需要时发送截图。先感谢您
在比值比表中，JMP报告Wald Chi平方p值和Wald置信限。但是，在效果测试表中，默认情况下会报告似然比测试。 因此，它们可能与赔率比表中的Wald测试不同。 效果可以在红色三角形中请求Wald测试。
有一个名为Hausman-Wu的测试用于测试解释变量的内生性。
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63939/HTML/default/viewer.htm#etsug_model_sect051.htm 。它目前在JMP中不可用。
