Exemple pour la fonction Régression logistique ordinale

Interprétation des résultats

La valeur de p du test visant à vérifier que toutes les pentes sont égales à zéro est inférieure à 0,05. Cette valeur de p indique que la relation entre la variable de réponse et les prédicteurs est statistiquement significative. La valeur de p pour les deux tests d'adéquation de l'ajustement est supérieure à 0,05. Ces valeurs de p élevées ne suffisent pas à prouver que le modèle est inadapté.

Dans le tableau de régression logistique, les valeurs de p pour Distance et Distance*Distance sont inférieures au seuil de signification de 0,05. Le coefficient pour Distance est négatif, ce qui indique que les patients vivant loin du cabinet sont généralement moins susceptibles de revenir pour un suivi médical. Le coefficient pour Distance*Distance est positif, ce qui indique que passée une certaine distance les patients sont plus susceptibles de revenir. D'après ces résultats, le responsable émet l'hypothèse que les patients qui vivent près du cabinet sont plus susceptibles de programmer un suivi médical, car l'emplacement du cabinet est pratique pour eux. Les patients prêts à faire un long trajet pour une première consultation sont également plus susceptibles de revenir pour un suivi médical. Le responsable prévoit d'ajouter de nouvelles questions à l'étude afin d'approfondir ces pistes. Il prévoit également d'étudier les prévisions du modèle pour déterminer la distance à partir de laquelle les patients sont plus susceptibles de revenir.