Ipotezele majore sunt:

1. Că rezultatul trebuie să fie discret, altfel explicat, variabila dependentă trebuie să fie de natură dihotomică (de ex, prezență vs. absentă);

2. Nu trebuie să existe valori aberante în date, care pot fi evaluate prin convertirea predictorilor continui în scoruri standardizate, sau

z

scores, și eliminarea valorilor sub -3.29 sau mai mari de 3,29.

3. Nu ar trebui să existe intercorelații ridicate (multicoliniaritate) între predictori. Acest lucru poate fi evaluat printr-o matrice de corelație între predictori. Tabachnick și Fidell (2012) sugerează că, atâta timp cât coeficienții de corelație dintre variabilele independente sunt mai mici de 0,90, ipoteza este îndeplinită.

De asemenea, ar trebui să existe o relație liniară între raportul de probabilitate, sauEXP(B),și fiecare variabilă independentă. Linearitatea cu o variabilă independentă ordinală sau de interval și raportul cotelor poate fi verificată prin crearea unei noi variabile care împarte variabila independentă existentă în categorii de intervale egale și rularea aceleiași regresii pe aceste versiuni nou-categorizate ca variabile categorice. Linearitatea este demonstrată dacă coeficienții beta cresc sau scad în pași liniari (Garson, 2009).

Se recomandă un eșantion mai mare în ajustarea cu metoda probabilității maxime; utilizarea variabilelor discrete necesită existența unui număr suficient de răspunsuri în fiecare categorie.

.