名義ロジスティック回帰の例

結果を解釈する

参照事象は科学であり、ロジスティック回帰表で数学と国語の人文科学と科学が比較されることを示します。参照事象の変更方法の詳細は名義ロジスティック回帰の分析のオプションを選択するを参照してください。

応答に3つの水準がある場合、Logit(1)とLogit(2)の2つの式が計算されます。logitは、数学と国語の科目を科学と比較する対数オッズまたはlogitの推定差です。各セットには、カテゴリ変数である教授法の定数と係数、連続予測変数である年齢が含まれます。年齢を定数として、「実演」と比較される「説明」を教授法とする場合、教授法の係数はlogitの推定変化になります。教授法を定数とした場合、年齢の係数は、年齢が1年単位で増加するlogitの推定変化になります。

Logit 2では、教授法と年齢両方のp値は、0.10未満の有意水準です。これらの結果は、生徒が科学よりも国語を好む尤度は、教授法が「説明」である場合に、年齢が増えるにつれて著しく高くなります。教授法の推定オッズ比は、教授法が「実演」から「説明」に変化する場合、生徒が科学ではなく国語を選択するオッズ比が16倍高くなることを示しています。

Logit 1では、教授法と年齢両方のp値は、0.10以上の有意水準です。これらの結果は、「実演」から「説明」への教授法の変化、または年齢の差が、科学よりも数学が好まれることに影響を与えると結論できる十分な根拠にはならないことを示しています。

適合度検定は、すべて0.05の有意水準を上回り、モデルがデータに適合しないと結論づける十分な根拠はないことを示しています。