이와 같은 변환을 로지스틱 변환이라 하고, 로짓(Logit)이라 부른다. 회귀분석 결과는 모형계수 전체 테스트, Hosmer and Lemeshow 검정결과 등으로 나타나며, 종합적 분석을 통해 적합도를 판단해야 한다. 값과 –2LL(log likelihood) 값은 모형의 적합도를 의미하며, 값이 낮을수록 즉, 0에 가까워질수록 모형이 데이터를 잘 설명한다고 볼 수 있다. Cox and Snell의 R2과 Nagelkerke의 R2은 log likelihood값을 이용해 계산한 결정계수로 로지스틱 회귀분석에서는 종속변수의 값에 따라 결정계수의 값이 달라진다. 결정계수 값도 대체로 낮은 경향이 있으므로 이에 많은 의미를 둘 필요가 없다. Hosmer and Lemeshow 검정은 모형의 적합도를 판단하는 기준으로, 값은 로지스틱 회귀모형의 전체적인 적합도를 나타낸다.  값이 작게 나타날수록 모형의 적합도가 수용할 만한 수준임을 나타내며, 유의확률이 0.05보다 클 경우 추정된 모형이 적합하지 못하다는 가설을 기각하므로 모형이 통계적으로 적합하다고 할 수 있다.
회귀분석 결과는 종합적 분석을 통한 적합도로 판단해야 한다. 그에 이용되는 -2LL 값은 0에 가까울수록 데이터와 일치율이 높게 나타난다. 이 값은 R2 결정계수값의 근거로 이용된다. Hosmer and lemeshow 값은 모형적합도의 수용수준을 나타낸다.