원래 회귀분석은 종속 변수의 측정 수준이 등간 변수 혹은 비율 변수 이어야 하지만, 종속 변수가 두 개의 값을 가지는 변수인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용할 수 있다.
로지스틱 회귀분석은 변수간의 상관관계를 측정할 수 있으나, 두 변수간의 인과관계를 해석하기에는 충분하지 않다.
사회복지의 이해: 윤찬영 저, 정민사, 2017

종속변수가 이분형(두범주의값)의 변수인 경우로지스틱 회귀분석에서 산출한 승산비(oddsratio)로 종속변수가 발생할 가능성을 예측하게 된다.
원래 회귀분석은 종속 변수의 측정 수준이 등간 변수 혹은 비율 변수 이어야 하지만, 종속 변수가 두 개의 값을 가지는 변수인 경우에는 로지스틱 회귀분석을 사용할 수 있다.
로지스택 회귀분석에서는 예측 변수(독립변수)에 의해 종속 변수(기준 변수)값의 범주 중 그룹 1에 속할 확률과 그룹 2에 속할 확률이 어느 정도나 되는지를 예측하게 된다.
사회복지 사례관리 : 이채석 저, 어가, 2017
사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한 엠앤비, 2015

[hwp/pdf]로지스틱 회귀분석