안녕하십니까?

선생님의 책을 통해 공부하면서 로지스틱 회귀분석을 해보고 있는데요, 궁금한 것이 있습니다.

1. '웹에서 클릭만으로 하는 R통계분석' 59쪽의 결과물에서도 나온 것처럼, backward regression 최종모형에서 p-value가 0.05보다 큰데도 불구하고 모형에 남아있는 변수들이 있습니다. 이것이 함수에서 p-value를 0.05보다 큰 값(예를 들면 0.1)으로 잡아서 그런 것인지, 아니면 그냥 glm 함수에서 완벽한 모델에 이르지 못해서 그런 것인지 궁금합니다. 예전에 최종모형에서 0.05보다 큰 변수를 제거한 모델과 anova 명령어를 사용해서 비교해보니 유의한 차이가 없는 것으로 나오는 것을 본 적이 있는데, 그렇다면 더 작은 모형을 제시하는게 맞는 것인지, 아니면 최종모형을 그대로 보고해도 되는 것인지요?
2. 다른 SPSS를 사용하는 통계학 교재에서 모델 검정과정에서 Hosmer Lemeshow Goodness-of-fit test 같은 것을 사용해서 모형의 적합성을 판단하는 내용을 본 적이 있는데요, R을 사용한 교재들에서는 이러한 검정에 대한 내용이 없더군요. 굳이 이러한 검정을 하지 않더라도 결과 보고에 큰 문제는 없는 건지요?

아무래도 통계분석에는 초보이고, 모르는 상황에서 혼자 힘으로 해결하려고 하다보니 통계결과보고에서 지적을 받지 않을까 하는 걱정부터 드는군요^^:

너무 초보적인 질문일지 모르겠습니다만, 부족한 부분을 깨우쳐 주시면 감사하겠습니다.