求助！在进行二元logistic回归的时候，霍斯默检验显著性为空白这是为什么，自变量显著

是的，是阳性数太少，阴阳比太大造成的，但也是可以使用的

如果在进行霍斯默检验时得到的显著性水平为空白，可能有以下几种可能性：

样本量过小：在样本量较小时，霍斯默检验可能会无法正常计算显著性水平。

阳性样本量过小：在二元 logistic 回归模型中，如果阳性样本量过小，模型可能会出现过拟合或者欠拟合的情况，从而导致霍斯默检验结果不可靠。

模型拟合效果好：如果二元 logistic 回归模型拟合效果非常好，那么霍斯默检验的显著性水平也可能会很小甚至为零。

在你的情况下，如果你的阳性样本量为66，而阴性样本量为769，那么阳性样本量可能确实较小，从而导致霍斯默检验显著性水平无法计算。但是，如果你的自变量的 p 值有意义，那么说明自变量对于因变量有显著的影响，那么你的模型可能是可用的。

不过，除了霍斯默检验之外，还有其他一些检验方法可以用于评估二元 logistic 回归模型的拟合效果，例如 Hosmer-Lemeshow 原始的 Goodness of Fit Test、Akaike 信息准则（AIC）或者贝叶斯信息准则（BIC）等。你可以尝试使用其他的检验方法来评估你的模型拟合效果。

你的这个数据不能用了，没有什么意义。

霍斯默检验显著性为空的原因可能是：1）模型中的变量不具有独立性；2）模型中的变量不具有线性关系；3）模型中的变量存在多重共线性；4）模型中的变量存在异常值；5）样本量不足；6）模型中的变量不具有显著性。

阳性例数太少，会对检验的结果产生明显影响。