［名義ロジスティック］または［順序ロジスティック］の手法でモデルをあてはめると、「名義ロジスティックのあてはめ」レポートまたは「順序ロジスティックのあてはめ」レポートが作成されます。これらのレポートは、デフォルトでは次のようなレポートで構成されます。
効果の要約
対話式のレポートで、モデルの効果を追加したり、削除したりできます。「効果の要約」レポートを参照してください。
ロジスティックプロット
（モデルに1つの連続尺度の効果しかない場合にのみ表示。）あてはめられたロジスティックモデルを表したグラフです。X軸の値ごとに、Y軸において応答の各カテゴリに確率が分割されます。応答の各カテゴリの確率は、曲線と曲線の間の垂直距離で表され、すべてのカテゴリの確率は合計で1になります。
ロジスティックプロット上の点は、データテーブルの各行に対応しています。各点のX座標は、連続尺度の効果の値を表しています。各点のY座標は、応答のカテゴリの値に対応する曲線と曲線の間でランダムに選択されます。乱数シード値は固定されているので、同じモデルを複数回あてはめても、各点のY座標は変わりません。
反復
（［名義ロジスティック］手法の場合のみ。）「モデルのあてはめ」でロジスティック回帰を実行すると、最尤推定のための反復計算が開始されます。どのような反復計算が行われたかに関して、「反復の履歴」レポートを開いて反復計算の各ステップを調べることができます。このレポートでは、1回のステップごとの計算結果が記録されています。
モデル全体の検定
「モデル全体の検定」表には、指定されたモデル全体の適合度を、切片パラメータしかないモデルと比較した検定が表示されます。この検定は、連続量の応答変数に対してレポートされる分散分析表に似ています。「モデル全体の検定」レポートの詳細については、モデル全体の検定を参照してください。
あてはめの詳細
モデルの適合度を示す各種指標が表示されます。あてはめの詳細を参照してください。
あてはまりの悪さ(LOF)
（X効果に関して反復した点があり、モデルが飽和モデルでない場合のみ。）モデルに他の項を追加する必要があるかどうかを示す検定（あてはまりの悪さの検定；Lack Of Fit test）が表示されます。あてはまりの悪さ（LOF）検定を参照してください。
パラメータ推定値
パラメータ推定値、標準誤差、該当のパラメータに対する検定結果を表示します。「推定値の共分散」レポートには、パラメータ推定値の分散と共分散が表示されます。
メモ: 「推定値の共分散」レポートは、応答変数が名義尺度の場合のみ表示され、順序尺度の場合は表示されません。
特異性の詳細
（モデル項の間に1次従属性がある場合にのみ表示。）モデル項における1次従属関係を示すレポートを表示します。
効果の尤度比検定
「尤度比カイ2乗」検定は、完全モデルと、検定対象である仮説によって制約されたモデルの対数尤度における差を2倍したものです。制約されたモデルとは、検定対象の効果を含まないモデルを指します。これらの検定は、効果ごとに反復計算を行うので、計算時間がかかることがあります。
メモ: 計算時間が20秒未満と予想される場合は、デフォルトで尤度比検定が行われます。尤度比検定に時間がかかる場合は、Wald検定が行われます。