A főbb feltételezések:

1. Hogy az eredménynek diszkrétnek kell lennie, másképpen magyarázva, a függő változónak dichotóm jellegűnek kell lennie (pl, jelenlét vs. nem jelenlét);

2. Az adatokban nem lehetnek kiugró értékek, amit úgy lehet felmérni, hogy a folytonos prediktorokat standardizált, vagy

z

értékekké alakítjuk, és eltávolítjuk a -3 alatti értékeket.29 vagy 3,29-nél nagyobb értékeket.

3. A prediktorok között nem lehetnek magas interkorrelációk (multikollinearitás). Ezt a prediktorok közötti korrelációs mátrix segítségével lehet értékelni. Tabachnick és Fidell (2012) szerint, amennyiben a független változók közötti korrelációs együtthatók kisebbek, mint 0,90, a feltételezés teljesül.

Az esélyhányados, vagyEXP(B),és az egyes független változók között lineáris kapcsolatnak kell lennie. A linearitást egy ordinális vagy intervallumos független változó és az esélyhányados között úgy lehet ellenőrizni, hogy létrehozunk egy új változót, amely a meglévő független változót egyenlő intervallumú kategóriákra osztja, és ugyanazt a regressziót lefuttatjuk ezekre az újonnan kategorizált változatokra, mint kategorikus változókra. A linearitás akkor bizonyítható, ha a béta együtthatók lineáris lépésekben nőnek vagy csökkennek (Garson, 2009).

A maximális valószínűség módszerrel történő illesztésnél nagyobb minta ajánlott; a diszkrét változók használata megköveteli, hogy minden kategóriában elegendő válasz legyen.