二元Logistic回归是一种用于处理因变量为二分类结果的统计方法。在解读二元Logistic回归方程中的变量表格数据时，主要关注以下几个方面：
变量名称和类型：表格中通常会列出所有自变量的名称和类型，以及因变量的名称和类型。在二元Logistic回归中，因变量通常是二分类的，表示为0或1。
回归系数（B）：回归系数反映了自变量对因变量的影响程度。在二元Logistic回归中，回归系数表示了自变量每增加一个单位，因变量取1的对数几率（log-odds）的变化量。回归系数的正负表示了影响的方向，正系数表示自变量增加会使得因变量取1的几率增加，负系数则表示自变量增加会使得因变量取1的几率减少。
标准误差（S.E.）：标准误差反映了回归系数的估计精度。标准误差越小，说明回归系数的估计越精确。
Wald统计量和p值：Wald统计量用于检验回归系数是否显著不为0。p值则反映了该检验的显著性水平。通常，如果p值小于0.05，则认为该自变量对因变量有显著影响。
OR值（Odds Ratio）：OR值是二元Logistic回归中常用的效应量指标，表示自变量每增加一
个单位，因变量取1的几率与取0的几率的比值。OR值大于1表示自变量增加会使得因变量取1的几率增加，OR值小于1则表示自变量增加会使得因变量取1的几率减少。
odds
95%置信区间（95% CI）：95%置信区间反映了OR值的估计精度和范围。如果95%置信区间不包含1，则可以认为该自变量对因变量有显著影响。
综上所述，通过解读二元Logistic回归方程中的变量表格数据，可以了解自变量对因变量的影响程度、方向、显著性和效应量等信息。

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