Block 0: Beginning Block :Khối đầu tiên của mô hình sẽ khảo sát điều kiện chưa có biến số dự báo nào được đưa vào mô hình (mô hình tối giản, chỉ chứa hằng số).
Block 1:Bắt đầu đưa biến số dự báo (F) vào mô hình, vì chỉ có 1 biến số nên Method = Enter (cưỡng bức).
Khi có nhiều biến số dự báo, bạn nên chọn phương pháp tự động = Backward (thoái triển) hoặc làm thủ công qua nhiều Block, khi đó bạn sẽ thấy Block 2,3,4…
Ở mỗi Block, SPSS sẽ trình bày giá trị kiểm định tổng quát cho tỉ số -2LL trong bảng (Omnibus Tests of Model Coefficients), bao gồm giá trị của -2LL trong mô hình mới và thay đổi so với mô hình cũ (−2 Log Likelihood = tỉ số khả dĩ logarit : Xem tài liệu về mô hình hồi quy Logistic để hiểu ý nghĩa tỉ số này), đơn giản đây là một tiêu chuẩn để đánh giá mức độ phù hợp dữ liệu của mô hình và so sánh mô hình mới và cũ (giữa các Block) với nhau. -2LL có bản chất giống như “sum of square” trong phân tích ANOVA. Khi đưa biến số dự báo (đồng thời, hay tuần tự) vào mô hình thì giá trị hệ số này sẽ giảm dần.
Trong thí dụ này: Block 1 (mô hình có chứa F) có -2LL = 756,9 nhỏ hơn 768,7 Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê (p<0,001). Cột Change From Previous Step = biến đổi của giá trị hệ số χ2 so với mô hình tối giản (block 0) cho thấy χ2 tang có ý nghĩa (p<0,001).
Kết quả này cho phép kết luận là mô hình mới tốt hơn mô hình tối giản của Block 0, hay nói cách khác việc đưa thêm biến số F vào làm mô hình chính xác hơn, tức là biến số F có vai trò ý nghĩa. Ta có thể kết luận như sau: Biến số dự báo F (nhiễm khuẩn hô hấp) đã làm thay đổi một cách có ý nghĩa thống kê nguy cơ phát sinh sự kiện (tỉ lệ nguy cơ, được dự báo bởi mô hình)