名義ロジスティック回帰の主要な結果を解釈する

カテゴリ因子が3つ以上の水準を持つ場合、因子のこの水準が参照水準と異なるかについてが係数の仮説になります。因子の統計的有意性を評価するには、2つ以上の自由度を持つ項の検定を使用します。この検定の表示方法の詳細は名義ロジスティック回帰で表示する結果を選択するを参照してください。

モデルがどの程度データに適合するかを判断するには、対数尤度を調べます。対数尤度の値が大きいほど、データへの適合が向上することを示します。対数尤度の値が負なので、0に近づくほど値も大きくなります。対数尤度はサンプルデータによって変わりますので、異なるデータセットのモデル比較には対数尤度を使用できません。

対数尤度は、モデルに項が追加されても減少することはありません。たとえば、5つの項を持つモデルの対数尤度は、同じ項で作成可能な4項モデルよりも高いです。したがって、対数尤度は、同じサイズのモデルを比較するときに最も役立ちます。個々の項を決定するには、通常、p値に異なるlogitの項がないか確認します。