Model 1은 가해자 변수만을 입력한 모형으로서 선고량의 분산은 17.9% 설명이 가능하였다. 경합범죄 수, 생년, 그리고 성별이 유의미하게 선고 량의 차이를 유발하고 있었는데, 경합범죄 수가 많을수록, 나이가 어릴수록, 그리고 남성일수록 엄격한 형량이 선고되었다. 유의 수준을. 10까지 확장하였을 경우에는 동종 전과 여부가 양형에 정적인 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. Model 2는 피해자 정보가 추가된 모형이다. Model 1에서 유의미하게 양형 편차를 유발하는 동종 전과, 경합범죄 수, 생년, 남성성 별이 동일하게 유의미한 영향력을 발휘하고 있으며 피해자 정보 중에서는 피해자의 성별이 여자인 경우 양형이 더욱 엄격해지고 있었다. 유의 수준을. 10까지 확장하였을 경우 피해자의 연령이 높아질수록 선고량이 높아진다고도 해석이 가능하다. 피해자 변수를 투입하면서 양형 모델은 적합도의 측면에서 큰 문제점이 발견되지 않았으나 2개의 피해자 변수가 추가되면서 증가된 설명력은 1.6%에 불과하여 사건 당 사자로서 가해자와 피해자 요인을 두고 양형 편차 유발 요인을 꼽는다면 가해자 정보임을 알 수 있었다. 실질적인 표준화 계수(β) 역시도 가해자의 경합범 죄수와 가해자의 성별(남자)이 가장 중요한 변수임을 보여주고 있다.
가해자 변수만을 보았을 때 경합 범죄수가 많을수록, 나이가 어릴수록, 남성일수록, 동종 전과가 많을 수록 엄격한 형량이 선고됨을 알 수 있다. 여기에 피해자 정보를 추가하면 피해자가 여성이거나 연령이 높을수록 선고량이 높아진다. 가해자와 피해자라는 두 요인만을 비교하면 가해자 정보, 특히 경합범죄수와 성별이 가장 중요한 변수로 파악된다.