Exemple pour Ajuster le modèle logistique binaire

Interprétation des résultats

Le tableau Analyse de la variance affiche les prédicteurs ayant une relation statistiquement significative avec la réponse. Le consultant utilise un seuil de signification de 0,10, et les résultats indiquent que les prédicteurs Enfants et VuPub ont une relation statistiquement significative avec la réponse. Le revenu n'a pas une relation statistiquement significative avec la réponse, car la valeur de p est supérieure à 0,10. Le consultant doit sans doute réajuster le modèle sans la variable de revenu.

Le rapport des probabilités de succès indique que les adultes avec enfants sont environ 4,2 fois plus susceptibles d'acheter les céréales que ceux sans enfants. Le rapport des probabilités de succès des adultes ayant vu la publicité indique qu'ils sont 2,8 fois plus susceptibles d'acheter les céréales que ceux n'ayant pas vu la publicité.

Les tests d'adéquation de l'ajustement sont tous supérieurs au seuil de signification de 0,05, ce qui indique que vous n'êtes pas en mesure de conclure que le modèle n'est pas ajusté aux données. La valeur R² indique que le modèle explique environ 12,7 % de la somme des carrés d'écart dans la réponse.