순서형 로지스틱 회귀 분석 예

결과 해석

모든 기울기가 0인지 확인하는 검정에 대한 p-값은 0.05 미만입니다. p-값이 낮으면 반응 변수와 예측 변수의 관계가 통계적으로 유의함을 나타냅니다. 두 적합도 검정 모두 p-값이 0.05보다 큽니다. 이렇게 높은 p-값은 모형이 부적합하다는 증거를 제시하지 않습니다.

로지스틱 회귀 분석 표에서 거리와 거리*거리에 대한 p-값은 모두 유의 수준인 0.05보다 작습니다. 거리에 대한 계수는 음수로, 병원에서 더 먼 곳에 사는 환자들이 일반적으로 후속 치료를 받기 위해 병원을 다시 찾아올 확률이 더 낮음을 나타냅니다. 거리*거리에 대한 계수는 양으로, 일정 거리가 넘으면 환자들이 병원을 다시 찾을 확률이 더 높아짐을 나타냅니다. 이런 결과를 근거로, 관리자는 병원에 더 가까운 곳에 사는 환자들이 병원의 편리한 위치로 인해 후속 치료를 예약할 확률이 더 높다는 이론을 세웁니다. 첫 진료를 받기 위해 먼 거리를 이동할 의향이 있는 환자들도 후속 치료를 받으러 병원을 다시 찾을 확률이 더 높습니다. 관리자는 이런 아이디어를 조사하기 위한 새로운 질문을 설문 조사에 추가할 계획입니다. 관리자는 또한 모형의 예측 변수를 연구하여 환자가 병원을 다시 찾을 확률이 더 높아지는 거리도 파악할 계획입니다.