可能是两者性质不一样。前者表示，当事件发生=1.不发生=0；而后者表示变量的显著性，当p=0时，表示拒绝变量对事件的发生（p=1)的影响的概率很小，即表示该变量对事件发生的影响显著性。所以后者并不表示事件发生。

谢谢，那所有的logistic回归，都是这样解释的吗？

开始的时候，某事件X发生表示1，不发生表示0

在分析结果出来以后，后面的分类概率p=0时，表示，拒绝该变量对结果发生的影响很小的假设，即该变量对事件发生影响显著？而不是事件发生？

其实是一样的，在SPSS中，根据样本计算的检验统计量的数值，并计算双尾显著性概率Sig.（2-tailed），再与默认的显著性水平比较，如果Sig>0.05，则接受原假设，否则拒绝原假设。

因为它假设检验的 备择假设和原来学的也是一样的

原来的H0：不显著  H1：显著  所以当p值小于0.05时 就是拒绝H0 也就说这种情况下 就是显著

现在的H0：表示不患病也就是1    H1：患病也就是0    所以p=0<0.05时是接受H1 也就是患病