ロジスティック回帰の統計的検定の詳細

「モデルのあてはめ」プラットフォームの「ロジスティック回帰」レポートの統計的検定は、いずれも、分析者が指定したモデルの適合度を、部分的なモデルもしくは飽和モデルの適合度と比較します（Figure 12.14）。より多くの効果を含むモデルのほうの適合度が統計的に良い場合に、検定が有意になります。

• モデル全体に対する検定は、指定されたモデルが、切片しかないモデルより有意に良いかどうかを調べる検定です。

• あてはまりの悪さ（LOF）に対する検定は、飽和モデルが、指定されたモデルより有意に良いかどうかを調べる検定です。

• 各効果に対する検定は、指定されたモデルが、その効果を除いたモデルより有意に良いかどうかを調べる検定です。

図12.14 統計的検定の関係