명목형 로지스틱 회귀 분석 예

결과 해석

기준 사건은 과학이므로, Minitab이 로지스틱 회귀 분석 표에서 수학과 언어학을 과학과 비교함을 알 수 있습니다. 기준 사건을 변경하는 방법에 대한 내용은 명목형 로지스틱 회귀 분석 옵션 선택에서 확인하십시오.

반응에 3개 수준이 있으면 Minitab에서는 2개의 방정식, 즉 Logit(1)과 Logit(2)를 계산합니다. 로짓은 과학과 비교한 수학 및 언어학의 로그 확률 또는 로짓의 추정된 차이입니다. 각 집합에는 범주형 예측 변수인 교수 방법과, 계량형 예측 변수인 나이에 대한 상수와 계수가 있습니다. 교수 방법에 대한 계수는 나이를 상수로 고정한 상태에서 교수 방법이 설명인 경우 시연과 비교하여 추정되는 로짓의 변화입니다. 나이에 대한 계수는 교수 방법을 상수로 고정한 상태에서 나이가 한 살 늘어날 때 추정되는 로짓의 변화입니다.

로짓 2의 경우 교수 방법과 나이에 대한 p-값은 모두 유의 수준인 0.10보다 작습니다. 이 결과는 교수 방법이 설명일 때 나이가 많을수록 학생이 과학보다 언어학을 선호할 가능성이 높아짐을 나타냅니다. 교수 방법에 대한 추정 승산비는 교수 방법이 시연에서 설명으로 바뀌면 이 학생들이 과학 대신 언어학을 선택할 확률이 약 16배 더 높아짐을 나타냅니다.

로짓 1의 경우 교수 방법과 나이에 대한 p-값은 유의 수준인 0.10보다 작지 않습니다. 이 결과는 교수 방법을 시연에서 설명으로 변경하는 것이나 나이 차이가 과학과 비교한 수학의 선호도에 영향을 미친다는 결론을 내릴 충분한 증거가 없음을 나타냅니다.

적합도 검정은 모두 유의 수준인 0.05보다 크므로, 모형이 데이터에 적합하지 않다는 결론을 내릴 증거가 충분하지 않음을 나타냅니다.