ĐĎॹá>ţ˙ ţ˙˙˙ţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ý˙˙˙ţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙Root Entry˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙Root Entry˙˙˙˙˙˙˙˙€<ę„;áÄţ˙˙˙Contents˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙š˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙ţ˙˙˙ý˙˙˙ý˙˙˙  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~€‚ƒ„…†ţ˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙˙SPSS Output Documentc˙˙NavTitledő˙˙Mő˙˙˙˙ DspSimpleText˙˙ DspString(Title˙˙NavTreeViewItemLogistic Regressioní˙˙˙ź"ArialalPü{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Logistic Regression \par } Ř˙˙˙Ţ˙˙˙Ř˙˙˙((Ö4!ř* ööööđ@_ (Continued)÷{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\qc\plain\f2\fs20\cf0 &[PageTitle] \par } ÷{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\qr\plain\f2\fs20\cf0 Page &[Page] \par } (˙˙NavRoot€€(Output€ ˙˙NavLogŘ˙˙˙ł…˙˙˙€€(Log€ó˙˙˙1Courier Newr NewP´{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f3\fs20\cf0 GET \par FILE='F:\\RM2workshops\\Workshop3Dec04\\potentialworkersbhps2000.sav'. \par weight by weight. \par freq /vars femali illti london degree noqual iedscale mother wife married kidinh \par s. \par } ˙˙NavHead€€( Frequencies€ Frequencies€c˙˙˙L˙˙˙€€(Title€ Frequenciesí˙˙˙ź"ArialalPô{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Frequencies \par } ˙˙NavNoteŘ˙˙˙ýŒţ˙˙€€(Notes€ Frequencies˙˙PTPivotControllerĆdddd˙˙ PVPivotView˙˙ PMPivotModel˙˙NDimensional__DspCell˙˙IndexedCollection ˙˙DspCell€˙˙ DspNumber€ƒŔĚ,uĐB10-DEC-2004 14:50:01+€€€( +€€€(˙˙F:\RM2workshops\Workshop3Dec04\potentialworkersbhps2000.sav +€€€(+€€€(weight+€€€(+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(2Statistics are based on all cases with valid data.+€€€(Sfreq /vars femali illti london degree noqual iedscale mother wife married kidinhs. +€€.€ €h‘í|?5Ž? 0:00:00.06NotesFrequencies_Notes˙˙PMPivotItemTree˙˙AbstractTreeBranch˙˙PMModelItemInfoŮt€€(ContentsM€O€t€€(Output CreatedM€O€t€€(CommentsM€O€t€€(InputM€O€t€€(DataM€O€t€€(FilterM€O€ t€€(WeightM€O€ t€€( Split FileM€O€ t€€(N of Rows in Working Data FileM€O€ăt€€(Missing Value HandlingM€O€Űt€€(Definition of MissingM€O€Řt€€( Cases UsedM€O€ t€€(SyntaxM€O€ét€€( ResourcesM€O€ t€€( Elapsed Time SW_cgkow{‡  á˙˙PVViewDimensionL iTKKKK}‡\Kc‡€€(Notes€€(€€(˙˙ PTTableLook6˙˙PVSeparatorStyle•€˙˙ PVCellStyle˙˙˙˙˙ PVTextStyleČx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$x˙˙PVPrintManager"˙˙ NavWarning*˙˙˙ Šţ˙˙€€(Warnings€­ Frequencies!€dddd#€%€'€)€+€€€(éText: femali An undefined variable name, or a scratch or system variable was specified in a variable list which accepts only standard variables. Check spelling and verify the existence of this variable. This command not executed. WarningsFrequencies_WarningK€M€O€t€€(ERRORM€O€˙˙˙˙€.€(€đ?žô‹€šK€€(Warnings€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€ą€‡ţ˙˙łfţ˙˙€€(Log€Ýó˙˙˙1Courier Newr NewPC{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f3\fs20\cf0 freq /vars female illti london degree noqual iedscale mother wife married kidinh \par s. \par } €€€( Frequencies€á Frequencies€Dţ˙˙-ţ˙˙€€(Title€ĺ Frequenciesí˙˙˙ź"ArialalPô{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Frequencies \par } €Ř˙˙˙Vţ˙˙€€(Notes€é Frequencies!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€şI)-uĐB10-DEC-2004 14:50:13+€€€( +€€€(˙˙F:\RM2workshops\Workshop3Dec04\potentialworkersbhps2000.sav +€€€(+€€€(weight+€€€(+€€.€(€€ĺĆ@11723+€€€(3User-defined missing values are treated as missing.+€€€(2Statistics are based on all cases with valid data.+€€€(Sfreq /vars female illti london degree noqual iedscale mother wife married kidinhs. +€€.€ €Ăő(\ÂŐ? 0:00:00.34+€€.€(€ IA149796NotesFrequencies_NotesK€M€O€Ůt€€(ContentsM€O€t€€(Output CreatedM€O€t€€(CommentsM€O€t€€(InputM€O€t€€(DataM€O€t€€(FilterM€O€ t€€(WeightM€O€ t€€( Split FileM€O€ t€€(N of Rows in Working Data FileM€O€ăt€€(Missing Value HandlingM€O€Űt€€(Definition of MissingM€O€Řt€€( Cases UsedM€O€ t€€(SyntaxM€O€ét€€( ResourcesM€O€ t€€( Elapsed TimeM€O€ ót€€(Total Values Allowed '+/37?CGOS  á‹€ iTKKKK}‡\KcŠŠ€€(Notes€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€í˙˙NavPivot ţ˙˙œtý˙˙€€( Statistics€ s Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€ +€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€X’żzúĹ@11253+€€.€(€ČŐW­Ĺ@11099+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253+€€.€(€X’żzúĹ@11253)€ +€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€˙˙#/ëHc@154+€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€0+€€.€(€0 StatisticsFrequencies_Table_StatisticsK€M€O€öt€€( Variables M€O€˙˙˙˙€€(femaleM€O€˙˙˙˙€€(!illti Limiting Long-Term IllnessM€O€˙˙˙˙€€(londonM€O€˙˙˙˙€€(degreeM€O€˙˙˙˙€€(noqualM€O€˙˙˙˙€€(%iedscale Education, Formal, in YearsM€O€˙˙˙˙€€(motherM€O€˙˙˙˙€€(wifeM€O€˙˙˙˙€€(marriedM€O€ ˙˙˙˙€€(kidinhs żĂÇËĎÓ×Űßă  K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€ĺt€€(NM€O€ôt€€(ValidM€O€ât€€(MissingđôK‹€ş K\KKK[KKKK\‹€çKK@€€( Statistics€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€w€€€(Frequency Table€€Rý˙˙;ý˙˙€€(Title€ Frequenciesí˙˙˙ź"ArialalPř{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Frequency Table \par } rý˙˙äü˙˙€€(female€  Frequencies!€˙údddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙O Ó~ś@5759+€€.€(€˙_#v"vľ@5494+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€w芖I@51.2+€€.€(€ýˆćuiH@48.8+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€w芖I@51.2+€€.€(€ţˆćuiH@48.8+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€w芖I@51.2+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(femaleM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(TotalSW[K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative PercentdhlpK‹€JKKK2‹€_NK^]^€€(female€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€ rmü˙˙äăű˙˙€€(!illti Limiting Long-Term Illness€  Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙WéZŕˆĂ@10002+€€.€(€˙˙G%ӌ“@1251+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€Y.&Îc8V@88.9+€€.€(€+ÎŽá<&@11.1+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€Z.&Îc8V@88.9+€€.€(€,ÎŽá<&@11.1+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€Z.&Îc8V@88.9+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(!illti Limiting Long-Term IllnessM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(TotalÇËĎK€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative PercentŘÜŕäK‹€žKKK2‹€ÓNK^]^€€(!illti Limiting Long-Term Illness€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€”rÁű˙˙ä7ű˙˙€€(london€  Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙ŻŁäńĄž@7842+€€.€(€˙˙5ŚŞ@3411+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€3ĐąlQ@69.7+€€.€(€Ľ3ż8éO>@30.3+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€3ĐąlQ@69.7+€€.€(€Ś3ż8éO>@30.3+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€3ĐąlQ@69.7+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(londonM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(Total;?CK€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative PercentLPTXK‹€2KKK2‹€GNK^]^€€(london€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€rű˙˙ä‹ú˙˙€€(degree€ x Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙Ď&*šĂ@9791+€€.€(€˙?\Ťז@1462+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€νVФŔU@87.0+€€.€(€‚J­Űú)@13.0+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€Ď˝VФŔU@87.0+€€.€(€„J­Űú)@13.0+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€Ď˝VФŔU@87.0+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(degreeM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(TotalŻłˇK€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative PercentŔÄČĚK‹€ŚKKK2‹€ťNK^]^€€(degree€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€|riú˙˙äßů˙˙€€(noqual€ ě Frequencies!€PŘdddd#€%€'€)€)€+€€.€(€€?“üęÁ@9174+€€.€(€`Kąř= @2079+€€.€(€X’żzúĹ@11253)€+€€.€(€w;Š_™aT@81.5+€€.€(€%ׁšy2@18.5+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€w;Š_™aT@81.5+€€.€(€%ׁšy2@18.5+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€w;Š_™aT@81.5+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(noqualM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(Total#'+K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative Percent48<@K‹€KKK2‹€/NK^]^€€(noqual€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€đr˝ů˙˙ţ›ř˙˙€€(%iedscale Education, Formal, in Years€ ` Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€ +€€.€(€`Kąř= @2079+€€.€(€˙˙űˇň”m@237+€€.€(€˙˙@€ú@512+€€.€(€ˇ˘@2396+€€.€(€˙˙÷“÷z—@1503+€€.€(€˙ż1łžŚ@2911+€€.€(€˙?Œhˆ’@1186+€€.€(€˙˙ }p:q@276+€€.€(€ČŐW­Ĺ@11099+€€.€(€˙˙#/ëHc@154+€€.€(€X’żzúĹ@11253)€ +€€.€(€%ׁšy2@18.5+€€.€(€“9B€Ó@2.1+€€.€(€Žü/@4.5+€€.€(€ÚS)¨žI5@21.3+€€.€(€Ą˘îŻXľ*@13.4+€€.€(€_ČU2ß9@25.9+€€.€(€’ěœşŠ%@10.5+€€.€(€Á“´Ęǘ@2.4+€€.€(€"$NqA¨X@98.6+€€.€(€‡÷vŹŁďő?1.4+€€.€(€Y@100.0)€ +€€.€(€d2Yť2@18.7+€€.€(€9ŮCYç@2.1+€€.€(€÷ç8ť´p@4.6+€€.€(€Mę•5@21.6+€€.€(€eŽ+Đc+@13.5+€€.€(€Ů9ƒdC;:@26.2+€€.€(€ěNłŽ_%@10.7+€€.€(€ľvËQ„Ţ@2.5+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€d2Yť2@18.7+€€.€(€‹­86Ý4@20.9+€€.€(€‰ç3cy9@25.5+€€.€(€SôŠŽq‡G@47.1+€€.€(€ě×´‚ŠLN@60.6+€€.€(€m:{ľU@86.8+€€.€(€J¤qÝ aX@97.5+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(%iedscale Education, Formal, in YearsM€O€ôt€€(Valid M€O€˙˙˙˙€.€(€ @8.00M€O€˙˙˙˙€.€(€!@8.50M€O€˙˙˙˙€.€(€$@10.00M€O€˙˙˙˙€.€(€&@11.00M€O€˙˙˙˙€.€(€*@13.00M€O€˙˙˙˙€.€(€-@14.50M€O€˙˙˙˙€.€(€0@16.00M€O€˙˙˙˙€.€(€1@17.00M€O€ňt€€(TotalM€O€ât€€(MissingM€O€ ńt€€(SystemM€O€ ňt€€(Total ëďó÷ű˙   K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative Percent $(,K‹€â KKKKKKKKKKK>‹€NK^]^€€(%iedscale Education, Formal, in Years€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€dryř˙˙äď÷˙˙€€(mother€ L Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙ż[lĹž@7877+€€.€(€˙ߑÓ_Ş@3376+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€>˛×3€Q@70.0+€€.€(€7Ą 3˙=@30.0+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€?˛×3€Q@70.0+€€.€(€7Ą 3˙=@30.0+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€?˛×3€Q@70.0+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(motherM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(Totalƒ‡‹K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative Percent”˜œ K‹€zKKK2‹€NK^]^€€(mother€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€PrÍ÷˙˙äC÷˙˙€€(wife€ Ŕ Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙˙óF˘é­@3829+€€.€(€˙ŻŞ[$˝@7424+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€\•„2A@34.0+€€.€(€šQľ˝f~P@66.0+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€Ž\•„2A@34.0+€€.€(€šQľ˝f~P@66.0+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€Ž\•„2A@34.0+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(wifeM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(Total÷ű˙K€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative Percent K‹€îKKK2‹€NK^]^€€(wife€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€Är!÷˙˙ä—ö˙˙€€(married€ 4 Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙˙óF˘é­@3829+€€.€(€˙ŻŞ[$˝@7424+€€.€(€˙W’żzúĹ@11253)€+€€.€(€\•„2A@34.0+€€.€(€šQľ˝f~P@66.0+€€.€(€˙˙˙˙˙˙X@100.0)€+€€.€(€Ž\•„2A@34.0+€€.€(€šQľ˝f~P@66.0+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€Ž\•„2A@34.0+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(marriedM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(TotalkosK€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative Percent|€„ˆK‹€bKKK2‹€wNK^]^€€(married€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€8ruö˙˙äëő˙˙€€(kidinhs€ ¨ Frequencies!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€˙ßżOrű @2174+€€.€(€`˘+žťÁ@9079+€€.€(€X’żzúĹ@11253)€+€€.€(€áŇTœ Q3@19.3+€€.€(€HËęء+T@80.7+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€áŇTœ Q3@19.3+€€.€(€HËęء+T@80.7+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€áŇTœ Q3@19.3+€€.€(€Y@100.0 FrequenciesFrequencies_Table_FrequenciesK€M€O€˙˙˙˙€€(kidinhsM€O€ôt€€(ValidM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ňt€€(TotalßăçK€M€O€ët€€( StatisticsM€O€Üt€€( FrequencyM€O€ćt€€(PercentM€O€őt€€( Valid PercentM€O€Út€€(Cumulative PercentđôřüK‹€ÖKKK2‹€ëNK^]^€€(kidinhs€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€Ź€Éő˙˙ł†ő˙˙€€(Log€ó˙˙˙1Courier Newr NewP|{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f3\fs20\cf0 LOGISTIC REGRESSION empl \par /METHOD = ENTER female iage iage2 \par /SAVE = PRED \par /CRITERIA = PIN(.05) POUT(.10) ITERATE(20) CUT(.5) . \par } €€€(Logistic Regression€ Logistic Regression€Ř˙˙˙Iţ˙˙€€(Notes€$Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€ +€€.€€ŹĽšuĐB10-DEC-2004 15:48:36+€€€( +€€€(˙˙F:\RM2workshops\Workshop3Dec04\potentialworkersbhps2000.sav +€€€(+€€€(weight+€€€(+€€.€(€€ĺĆ@11723+€€€(2User-defined missing values are treated as missing+€€€(„LOGISTIC REGRESSION empl /METHOD = ENTER female iage iage2 /SAVE = PRED /CRITERIA = PIN(.05) POUT(.10) ITERATE(20) CUT(.5) . +€€.€ €oƒŔĘĄé? 0:00:00.80+€€€(Predicted probabilityNotesLogisticRegression_NotesK€M€O€€€(ContentsM€O€t€€(Output CreatedM€O€t€€(CommentsM€O€t€€(InputM€O€t€€(DataM€O€t€€(FilterM€O€ t€€(WeightM€O€ t€€( Split FileM€O€ t€€(N of Rows in Working Data FileM€O€€€(Missing Value HandlingM€O€€€(Definition of MissingM€O€t€€( Cases UsedM€O€ t€€(SyntaxM€O€t€€( ResourcesM€O€ t€€( Elapsed TimeM€O€Ü7t€€(Variables Created or ModifiedM€O€ ˙˙˙˙€€(PRE_1 SW_cgkow{‡  á‹€N iTKKKK}‡\KcK‡€€(Notes€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€(r+ő˙˙Ĺeô˙˙€€(Case Processing Summary€ ŽLogistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€€ĺĆ@11723+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€0+€€.€(€.0)€+€€.€(€€ĺĆ@11723+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€0+€€.€(€.0)€+€€.€(€€ĺĆ@11723+€€.€(€Y@100.0Case Processing Summary.LogisticRegression_Table_CaseProcessingSummaryK€M€O€€€( StatisticsM€O€ć7t€€(NM€O€ç7t€€(PercentßăK€M€O€č7t€)€€(Unweighted CasesM€O€â7t€€(Selected CasesM€O€é7t€€(Included in AnalysisM€O€ę7t€€( Missing CasesM€O€8t€€(TotalM€O€ă7t€€(Unselected CasesM€O€8t€€(Totalńőůý˙˙ DspAnnotation˙˙DspTextComponentHandle€(OIf weight is in effect, see classification table for the total number of cases. totęK‹€ÚKK?‹€ç…iK~K…€€(Case Processing Summary€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€˛rCô˙˙đÜó˙˙€€(Dependent Variable Encoding€ &Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€0)€+€€.€(€đ?1Dependent Variable Encoding2LogisticRegression_Table_DependentVariableEncodingK€M€O€ 8t€€(Internal ValueM€O€ 8t€€(Internal Value<K€M€O€ 8t€€(Original ValueM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00EIK‹€7aa‹€@KKc€€€(Dependent Variable Encoding€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€*€€€(Block 0: Beginning Block€i€şó˙˙Łó˙˙€€(Title€mLogistic Regressioní˙˙˙ź"ArialalP{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Block 0: Beginning Block \par } ró˙˙UĽň˙˙€€(Classification Table€ qLogistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€0+€€.€(€˙?ç[¨@3086+€€.€(€.0)€+€€.€(€0+€€.€(€˙ąýÇćż@8167+€€.€(€Y@100.0)€+€€.€(€š7ůÄ$R@72.6Classification Table,LogisticRegression_Table_ClassificationTableK€M€O€ŕ7t€€( PredictedM€O€˙˙˙˙€€(emplM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ä7t€€(Percentage Correctœ ¤K€M€O€á7t€€(ObservedM€O€˙˙˙˙€€(emplM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ĺ7t€€(Overall PercentageąľšK€M€O€8t€€(StepM€O€€€(Step 0ˆˆ€("Constant is included in the model.!€)€€(Classification Tableˆˆ€(The cut value is .500@ÉK‹€“KK^^‹€¨KK‹€˝K7É€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€urƒň˙˙l/ň˙˙€€(Variables in the Equation€ ęLogistic Regression!€ƒ‰dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€嚥ů#ď?.973+€€.€(€ž„f“Ł•?.021+€€.€(€Ř^š)’ @2121.080+€€.€(€đ?1+€€.€(€.000+€€.€(€łć—I‚+@2.646Variables in the Equation/LogisticRegression_Table_VariablesintheEquationK€M€O€€€( StatisticsM€O€ë7t€€(BM€O€ě7t€€(S.E.M€O€í7t€€(WaldM€O€ô7t€€(dfM€O€ő7t€€(Sig.M€O€î7t€€(Exp(B)      K€M€O€ű7t€€(VariableM€O€€€(Step 0M€O€ň7t€€(Constant, K‹€ KKKKKK9‹€# KG€€(Variables in the Equation€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€îr ň˙˙#€ń˙˙€€(Variables not in the Equation€ L Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€‘FTÂfÇb@150.231+€€.€(€đ?1+€€.€(€W_ČŁé8.000)€+€€.€(€$Ţ+˜¨A@35.317+€€.€(€đ?1+€€.€(€荍ůŹ(>.000)€+€€.€(€$ SA˛Ň?.282+€€.€(€đ?1+€€.€(€4ˇí{Iă?.596)€+€€.€(€ŮÝúD˛•@1388.566+€€.€(€@3+€€.€(€.000Variables not in the Equation2LogisticRegression_Table_VariablesnotintheEquationK€M€O€€€( StatisticsM€O€ó7t€€(ScoreM€O€ô7t€€(dfM€O€ő7t€€(Sig.‚ † Š K€M€O€€€(VarnameM€O€€€(Step 0M€O€ö7t€€( VariablesM€O€˙˙˙˙€€(femaleM€O€˙˙˙˙€€(iageM€O€˙˙˙˙€€(iage2M€O€÷7t€€(Overall Statistics› Ÿ Ł § K‹€} KKK4‹€Ž KKKrr€€(Variables not in the Equation€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€P €€€(Block 1: Method = Enter€Ç €^ń˙˙Gń˙˙€€(Title€Ë Logistic Regressioní˙˙˙ź"ArialalP{\rtf1\ansi\deff0\deftab720{\fonttbl{\f0\fswiss MS Sans Serif;}{\f1\froman\fcharset2 Symbol;}{\f2\fswiss\fprq2 Arial;}{\f3\fmodern\fprq1 Courier New;}} {\colortbl\red0\green0\blue0;} \deflang2057\pard\plain\f2\fs28\cf0\b Block 1: Method = Enter \par } r%ń˙˙‚Ťđ˙˙€€(#Omnibus Tests of Model Coefficients€ Ď Logistic Regression!€sßdddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€ĎO9 •@1384.056+€€.€(€@3+€€.€(€.000)€+€€.€(€¸ÎO9 •@1384.056+€€.€(€@3+€€.€(€.000)€+€€.€(€¸ÎO9 •@1384.056+€€.€(€@3+€€.€(€Şvţ˝Ö.000#Omnibus Tests of Model Coefficients8LogisticRegression_Table_OmnibusTestsofModelCoefficientsK€M€O€€€( StatisticsM€O€ý7t€€( Chi-squareM€O€ô7t€€(dfM€O€ő7t€€(Sig.ü  K€M€O€ţ7t€€(ModelM€O€8t€€(StepM€O€8t€€(BlockM€O€ţ7t€€(Model   K€M€O€8t€€(StepM€O€€€(Step 1 K‹€÷ TKKT‹€ KKK5‹€ K7€€(#Omnibus Tests of Model Coefficients€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€Ó r‰đ˙˙œ˙ď˙˙€€( Model Summary€ ? Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€+€€)€.€(€‹NcRwÇ@ 11836.932+€€.€(€Ęy2™ ˝?.116+€€.€(€šŞłŐönĹ?.167 Model Summary%LogisticRegression_Table_ModelSummaryK€M€O€€€( StatisticsM€O€8t€€(-2 Log likelihoodM€O€8t€€(Cox & Snell R SquareM€O€8t€€(Nagelkerke R SquareX \ ` K€M€O€8t€€(StepM€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1i ˆˆ€(bEstimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.haJ K‹€S PU^^‹€d K2€€€( Model Summary€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€C rÝď˙˙Uď˙˙€€(Classification Table€ Œ Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€)€+€€.€(€˙˙wŢöNJ@857+€€.€(€˙?IK]jĄ@2229+€€.€(€Lş*:ŇÄ;@27.8)€+€€.€(€˙˙kÝ~e@502+€€.€(€˙OÚpđ˝@7664+€€.€(€âœUvW@93.8)€+€€.€(€4qąWyîR@75.7Classification Table,LogisticRegression_Table_ClassificationTableK€M€O€ŕ7t€€( PredictedM€O€˙˙˙˙€€(emplM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ä7t€€(Percentage Correctˇ ť ż K€M€O€á7t€€(ObservedM€O€˙˙˙˙€€(emplM€O€˙˙˙˙€.€(€.00M€O€˙˙˙˙€.€(€đ?1.00M€O€ĺ7t€€(Overall PercentageĚ Đ Ô K€M€O€8t€€(StepM€O€€€(Step 1Ý ˆˆ€(The cut value is .500(€)€€(Classification TableK‹€Ž KK^^‹€Ă KK‹€Ř K7ä €€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€ rőî˙˙gRî˙˙€€(Variables in the Equation€  Logistic Regression!€dddd#€%€'€)€)€+€€.€(€ăOH3@óčż-.780+€€.€(€Œ1ˇĹü§?.047+€€.€(€źômÚhOq@276.963+€€.€(€đ?1+€€.€(€k##^“[,3.000+€€.€(€çY.ÓXÝ?.459)€+€€.€(€ýÁ7°J×?.364+€€.€(€JD*¸!†?.011+€€.€(€žK}šš‘@1134.401+€€.€(€đ?1+€€.€(€wČC~Pšs .000+€€.€(€Tń`ƒ÷?1.439)€+€€.€(€l$[ ćrż-.005+€€.€(€ş<0œ "?.000+€€.€(€8÷×Se‘@1113.253+€€.€(€đ?1+€€.€(€>˜đĽxÁg .000+€€.€(€Ť§f IÚď?.995)€+€€.€(€÷5iŽŔ-4.920+€€.€(€Ž'k^uĹÇ?.186+€€.€(€Ő֙×î…@701.855+€€.€(€đ?1+€€.€(€*^Vů.000+€€.€(€6Ť „ĺ}?.007Variables in the Equation/LogisticRegression_Table_VariablesintheEquationK€M€O€€€( StatisticsM€O€ë7t€€(BM€O€ě7t€€(S.E.M€O€í7t€€(WaldM€O€ô7t€€(dfM€O€ő7t€€(Sig.M€O€î7t€€(Exp(B)\ ` d h l p K€M€O€ű7t€€(VariableM€O€€)€€(Step 1M€O€˙˙˙˙€€(femaleM€O€˙˙˙˙€€(iageM€O€˙˙˙˙€€(iage2M€O€ň7t€€(Constant~ ‚ † Š ˆˆ€(3Variable(s) entered on step 1: female, iage, iage2. { K‹€W KKKKKK9‹€t KKKKG€€(Variables in the Equation€€(€€(“€6•€•€˜€˙˙˙š€Čx xó˙˙˙ź"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čx ó˙˙˙"Arial˜€˙˙˙š€Čhh((ó˙˙˙"Arial(cont.)$H$xŞ€