Hosmer-Lemeshow good of fit test(拟合优度检验)

用相同的数据做了两个不同类型的临床预测模型，想用Hosmer-Lemeshow good of fit test(拟合优度检验)对比两个模型的拟合情况，我想理解H-L检验的原理，用spss的卡方检验进行计算，不知道这样可行吗？请问那个实际观测数是指每组的例数吗？还是发生阳性事件的例数？

代码采用网上的R语言的代码，具体是进行了cox回归，进行了H-L检验

运行结果是P值得到一个很小的数，不然就是卡方值是一个负数。没有报错内容

我的解答思路和尝试过的方法： pred<-predict(cox, newdata=test) #采用了验证数据

                                                            hoslem.test(as.numeric(test$complication),pred,g=10)

                                                            Hosmer and Lemeshow goodness of fit (GOF) test

                                                           data:  as.numeric(test$complication), pred
                                                           X-squared = -1650.2, df = 8, p-value = 1

                                                          ##或者是这种结果（另外一个模型）
                                                          pred<-predict(cox, newdata=test) 
                                                          hoslem.test(as.numeric(test$complication),pred,g=10)

                                                          Hosmer and Lemeshow goodness of fit (GOF) test

                                                         data:  as.numeric(test$complication), pred
                                                         X-squared = 3009.4, df = 8, p-value < 2.2e-16

我想要达到的结果：对两个模型都进行H-L检验

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