https://wikidocs.net/33591
여기서 데이터 다운로드
odds ratio가 1을 포함하지 않음
따라서 유의하다
1.234배 더 이직할 확률이 높다.
세개 전부 odds ratio가 1을 포함하지 않는다.
월급을 많이 받는 사람에 비해 중간정도 받는사람은 3.617배 이직확률이 높고, 적게 받는 사람은 5.947배 이직확률이 높다.
relevel을 사용해서 low를 레퍼런스로 사용하기 : 
그 다음으로 직무 만족도(연속형 변수)를 넣어본다.
쉽게 해석하기 위해서 1-(만족도) -> 불만족도를 분석
불만족도 1 증가하면 이직확률이 46.177배 증가
이제 모든 요소를 넣어서 멀티플로지스틱분석을 해본다.
멀티플로지스틱을 하면 odds ratio가 조정된다.
돈을 많이 받는 사람보다 적게받는 사람이
모수절약의 원칙을 적용하기 위해 step()사용
빠진 요인이 없음.
전부다 강력한 영향을 주는 요인
LogLik 값이 큰 모델이 더 좋은 모델
(summary했을때 나오는 AIC는 작을 수록 더 좋은 모델)
모델2의 LogLik값이 더 크다(-6798.7 > -7098.9) 따라서 모델2가 더 좋은 모델이다.
lrtest의 귀무가설 : 모델 m1,m2가 같다.
p-value < 0.05 귀무가설 기각
따라서 모델1,2는 다르고, 모델2가 더 좋은 모델이다.
숭컴숭컴 늘어가는 코딩실력