二元logistic回归流程：
分析前准备：针对二分类变量“是否违约”，评估可能影响因素如年龄、工资等。先用方差分析和卡方检验筛选出显著影响因素，如教育水平。
多重共线性检查：确保模型无共线性问题，通过线性回归观察VIF值。
数据预处理：对因变量进行0-1编码，分类变量转化为哑变量形式。
回归分析：使用SPSSAU进行二元logistic回归，得出似然比检验和Hosmer-Lemeshow检验结果。
结果解读：理解R方值、模型公式，关注p值判断变量影响的显著性，OR值解释变量间的相对效应。
预测分析：通过模型预测特定个体违约概率，评估模型预测准确率。
边际效应：检查变量的边际效应，确认其增减对结果的影响。
通过以上步骤，你将能够有效地进行二元logistic回归分析，得出有价值的结论和预测。