Prism 提供了两种标准的拟合优度检验：霍斯默-莱梅肖检验和似然比检验 (LRT)。使用这些检验时应谨慎，因为它们检验的零假设不同，且 P 值的解释方式也截然不同。下文将简要说明每种检验，本指南的“结果解释”部分还提供了更多相关信息。

霍斯默-莱梅肖检验

该检验采用“指定模型是正确的”这一零假设。因此，较小的 P 值表明模型不完整。您可能需要添加更多的独立变量或交互作用。由于该检验常被其他软件所包含，我们将其作为选项提供。然而，该检验一直备受批评，因此不建议使用。Prism 按照最初描述的方式进行检验，即根据预测结果将数据分为 10 组。 数字10是任意的，某些程序（非Prism）允许您选择其他数值（这可能会显著改变P值）。

似然比检验 (LRT)

该检验的零假设是仅截距模型是正确的。换言之，零假设认为没有任何独立变量能提供有助于预测结果的信息。因此，较小的 P 值将表明仅截距模型是不充分的。顾名思义，该检验使用指定模型与仅截距模型所计算的对数似然值之比。