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モデル全体の検定
「モデル全体の検定」表には、指定されたモデル全体の適合度を、切片パラメータしかないモデルと比較した検定が表示されます。このレポートには、2つの適合度統計量と、モデル選択規準であるAICcも表示されます。
「モデル全体の検定」表に表示される統計量は、次のとおりです。
モデル
モデルの種類を表示します。
差
完全（full）モデルと縮小（reduced）モデルの差。説明変数全体に対する検定統計量の計算に使われます。
完全
切片とすべての効果を含んだモデル。
縮小
切片しか含まないモデル。
(-1)*対数尤度
各モデルの負の対数尤度。
尤度比カイ2乗
「すべての説明変数に対するパラメータがゼロである」という帰無仮説に対するカイ2乗近似の尤度比検定統計量。この検定統計量は、「完全」と「縮小」の負の対数尤度における差を2倍した値です。
自由度
指定したモデルと切片だけのモデルとの自由度の差。言い換えると、切片を除いたモデルの自由度です。
p値（Prob>ChiSq）
「真のモデルは切片だけのモデルである」という仮定のもとで、現在の値より大きなカイ2乗値を得る確率。
適合度統計量
「Pearson」と「デビアンス」の2つの適合度統計量を表示します。
カイ2乗
適合度統計量のカイ2乗検定。
自由度
適合度統計量の自由度。
p値（Prob>ChiSq）
適合度統計量のp値。
過分散
（起動ウィンドウで［過分散に基づく検定と信頼区間］を選択した場合のみ表示されます。）過分散パラメータの推定値。第 “一般化線形モデル手法の統計的詳細”を参照してください。
AICc
修正済みの赤池の情報量規準。詳細は、付録「統計的詳細」の「尤度・AICc・BIC」（506ページ）を参照してください。