它们的含义如下：

b：这是未标准化的回归系数，表示自变量对因变量的影响大小和方向。

12 例如，如果b为正数，表示自变量增加时，因变量的概率也增加；如果b为负数，表示自变量增加时，因变量的概率减少。

se：这是回归系数的标准误差，表示回归系数的变异程度。

12 它类似于均值的标准差，越小表示回归系数越稳定，越大表示回归系数越不确定。

χ2：这是卡方检验的统计量，用来检验自变量对因变量是否有显著影响。

12 它与多元线性回归中的t检验类似，但适用于分类变量。

3 卡方检验的统计量越大，表示自变量对因变量的影响越显著。

p：这是卡方检验的p值，表示拒绝原假设（自变量对因变量没有影响）的概率。

12 通常，如果p值小于0.05，就认为自变量对因变量有显著影响；如果p值大于0.05，就认为自变量对因变量没有显著影响。

OR：这是优势比（odds ratio），表示自变量每增加一个单位时，因变量发生的优势比例的变化倍数。

12 例如，如果OR为4.31，表示自变量每增加一个单位时，因变量发生的优势比例增加了4.31倍；如果OR为0.65，表示自变量每增加一个单位时，因变量发生的优势比例减少了0.35倍（即乘以0.65）。

95% CI OR：这是优势比的95%置信区间（confidence interval），表示我们有95%的把握认为真实的优势比在这个区间内。

12 置信区间越窄，表示优势比越精确；置信区间越宽，表示优势比越不精确。

b：回归系数se：标准误（有些软件是标准差）χ2：卡方值p：p值OR:比值比95%CI：95%置信区间

在统计学中，以下术语代表不同的概念：

1. b：在回归分析中，b代表回归系数（回归方程中自变量的系数），表示自变量对因变量的影响程度。

2. se：se代表标准误（standard error），是对回归系数估计的精确度的度量。标准误越小，表示估计的回归系数越精确。

3. χ2：χ^2（卡方）是一种用于检验两个或多个分类变量之间的关联程度的统计指标。它衡量了观察值与期望值之间的偏差是否显著。

4. p：p值（p-value）是一种用于衡量统计检验结果的显著性的度量。它表示当零假设（两个变量之间无关）为真时，观察到的统计结果或更极端结果出现的概率。p值小于给定的显著性水平（通常为0.05）时，我们通常认为结果是显著的。

5. 95%CI：95%置信区间（95% confidence interval）是用于估计未知参数的范围。它表示有95%的置信度认为真实参数值位于此区间内。

以上是统计学中常用的一些术语解释。这些概念在数据分析和统计推断中起着重要的作用，帮助我们理解数据和做出合理的统计推断。