你的老师不要你报告Nagelkerke R square或-2Loglikelihood值是正确的。线性模型的拟合优度指标（R square）对于Logistic回归是不适用的。在Logistic回归中，你应该主要把Hosmer and Lemeshow Test的结果作为拟合优度指标，当其Sig值（P值）大于0.05时（最好是大于0.1以上）认为模型拟合优度可以接受。
操作：在Logistic回归主界面里，点击Options键，然后勾选Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistic就可以了（记得最后点击OK）。这会生成2张Hosmer and Lemeshow Test的结果表格，第一张是总体拟合度结果，第二张是每10个百分点原始数据的拟合度结果，你主要报告第一张表格的结果就可以了，第二张表格的结果我估计你的老师也未必看得懂，可以不报告。
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