همان طور که می‌دانیم در رگرسیون خطی، متغیر وابسته یک متغیر کمی در سطح فاصله‌ای یا نسبی است و پیش بینی کننده ها از نوع متغیرهای پیوسته، گسسته یا ترکیبی از این دو هستند. اما هنگامی که متغیر وابسته در کمی نباشد، یعنی به صورت دو یا چندمقوله‌ای باشد، از رگرسیون لجستیک استفاده می‌کنیم که امکان پیش‌بینی عضویت گروهی را فراهم میکند. این روش موازی روشهای تحلیل تشخیصی و تحلیل لگاریتمی است. برای مثال، پیش بینی مرگ و میر نوزادان بر اساس جنسیت نوزاد، دوقلو بودن و سن و تحصیلات مادر.
بسیاری از مطالعات پژوهشی در علوم اجتماعی و علوم رفتاری، متغیرهای وابسته از نوع دو مقوله ای را بررسی میکنند. مانند: رأی دادن یا ندادن در انتخابات، مالکیت (مثلاٌ داشتن یا نداشتن کامپیوتر شخصی) و سطح تحصیلات (مانند: داشتن یا نداشتن تحصیلات دانشگاهی) ارزیابی میشود. از جمله حالت های پاسخ دوتایی عبارتند از: موافق- مخالف، موفقیت – شکست، حاضر – غایب و جانبداری – عدم جانبداری.
در تحلیل رگرسیون لجستیک، همیشه یک متغیر وابسته و معمولا مجموعه ای از متغیرهای مستقل وجود دارند که ممکن است دو مقوله ای، کمی یا ترکیبی از آن ها باشند. به علاوه لازم نیست متغیرهای دو مقوله ای به طور واقعی دوتایی باشند. به عنوان مثال ممکن است پژوهشگران متغیر وابسته کمی دارای کجی شدید را به یک متغیر دومقوله ای که در هر طبقه آن تعداد موردها تقریباً مساوی است تبدیل کنند. مانند آن چه که در مورد رگرسیون چندگانه دیدیم، برخی از متغیرهای مستقل در رگرسیون لجستیک می توانند به عنوان متغیرهای همپراش (covariates) مورد استفاده قرار گیرند تا پژوهشگران بتوانند با ثابت نگه داشتن یا کنترل آماری این متغیرها اثرات دیگر متغیرهای مستقل را بهتر ارزیابی کنند.
با این که رگرسیون لجستیک در مقایسه با رگرسیون خطی پیش فرض های کمتری دارد (به عنوان مثال پیش فرض های همگنی واریانس و نرمال بودن خطاها وجود ندارد)، رگرسیون لجستیک نیازمند موارد زیر است:
برای تفسیر درست نتایج، رگرسیون لجستیک در مقایسه با رگرسیون خطی نیازمند نمونه های بزرگتری است. با این که آماردان ها در خصوص شرایط دقیق نمونه توافق ندارند. بسیاری پیشنهاد می کنند تعداد افراد نمونه حداقل باید ۳۰ برابر تعداد پارامترهایی باشند که برآورد می شوند.
درباره این سایت