Der Leiter einer Arztpraxis möchte feststellen, welche Faktoren die Patientenzufriedenheit beeinflussen. Patienten werden befragt, ob sie eine Rückkehr für eine Folgeuntersuchung für unwahrscheinlich, etwas wahrscheinlich oder sehr wahrscheinlich halten. Zu den relevanten Prädiktoren zählen Beschäftigungsstatus, Alter und Nähe der Praxis.
Der Leiter legt als Antwortvariable die Wahrscheinlichkeit der Rückkehr für eine Folgeuntersuchung fest. Die Kategorien in der Antwortvariablen weisen eine natürliche Reihenfolge von unwahrscheinlich bis sehr wahrscheinlich auf, daher ist die Antwortvariable ordinal. Da die Antwortvariable ordinal ist, nutzt der Leiter die ordinale logistische Regression, um die Beziehung zwischen den Prädiktoren und der Antwortvariablen zu modellieren. Er verwendet ein Signifikanzniveau von 0,05, um die statistische Signifikanz des Modells und die Güte der Anpassung des Modells zu auszuwerten.
Der p-Wert für den Test, dass alle Steigungen null sind, ist kleiner als 0,05. Der niedrige p-Wert weist darauf hin, dass die Beziehung zwischen der Antwortvariablen und den Prädiktoren statistisch signifikant ist. Der p-Wert für beide Tests auf Güte der Anpassung ist größer als 0,05. Diese hohen p-Werte liefern keine Anzeichen dafür, dass das Modell ungeeignet ist.
In der logistischen Regressionstabelle sind die p-Werte für „Entfernung“ und „Entfernung*Entfernung“ beide kleiner als das Signifikanzniveau 0,05. Der Koeffizient für „Entfernung“ ist negativ, was darauf hinweist, dass Patienten, die weiter entfernt von der Praxis wohnen, in der Regel mit geringerer Wahrscheinlichkeit für Folgeuntersuchungen zurückkehren. Der Koeffizient für „Entfernung*Entfernung“ ist positiv, was darauf hinweist, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Patienten zurückkehren, ab einer bestimmten Entfernung steigt. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse vermutet der Praxisleiter, dass Patienten, die in der Nähe der Praxis wohnen, wegen des für sie günstigen Standorts der Praxis mit größerer Wahrscheinlichkeit Termine für Folgeuntersuchungen vereinbaren. Patienten, die bereit sind, für einen Ersttermin eine weite Strecke zurückzulegen, kehren ebenfalls mit größerer Wahrscheinlichkeit für Folgeuntersuchungen zurück. Der Praxisleiter beabsichtigt, neue Fragen in die Umfrage aufzunehmen, um diese Vermutungen zu untersuchen. Der Praxisleiter beabsichtigt außerdem, die Prognosen aus dem Modell zu untersuchen, um zu ermitteln, ab welcher Entfernung die Wahrscheinlichkeit steigt, dass die Patienten zurückkehren.