順位ロジスティック回帰の例

結果を解釈する

すべての傾きがゼロであるかを検定するためのp値は0.05未満です。p値が低い場合、応答変数と予測変数の関係は統計的に有意になります。両方の適合度検定のp値は0.05より大きいです。p値がこのように高くても、モデルが不十分であることの根拠にはなりません。

ロジスティック回帰表では、距離および距離*距離のp値は両方とも、有意水準は0.05未満です。距離の係数は負の値であり、一般的に、病院から遠くに住む患者は再診に来る可能性は低くなることを示しています。距離*距離は正の値であり、一定の距離内では、患者は再診に来る可能性が高くなります。こうした結果に基づき、病院の責任者は、病院の近くに住む患者が、病院の立地が便利であることを理由に再診に来るのをスケジュール化しやすくなるように理論化します。初診の予約で遠距離を移動する患者も、再診に来る可能性が高いことが示されています。責任者は、これらの考え方を調査するアンケートに新しい質問を追加することを計画します。モデルから予測を研究して、患者が再診に来る可能性の高い距離を判断することも計画します。