glm表示广义线性回归，data表示y,x1,x2所在的数据集，family中的link用来选择回归类型，logit表示选择logistic回归
自变量通过不检验有以下这些可能：1、方程本身没有意义，比如我们用身高来预测性别，这个肯定通不过检验。2、自变量本省有问题，二项逻辑回归对自变量的要求比较严，一般是要求连续、正态分布的数据才可以。如果自变量不满足符合的条件则很有可能通不过检验。
解决的方式：
1、首先将你的自变量转化为Z分数，这样可以从一定程度上改善数据的分布。针对情况1、你先用点二列相关检验一下看看各个转化后自变量和因变量之间是不是存在相关关系，如果不相关的话后面的步骤就免了。
2、如果两者存在相关再重新用二项逻辑回归进行拟合，如果通过检验则万事大吉，如果还是不行则往下看。
3、如果不能通过检验则说明通过转化为Z分数起到的效果有限，这个时候可以用Multinomnal logistic，这个在SPSS15以上的版本有，对自变量要求不是很严，可以是等级变量和分类变量
