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참고로 로지스틱 회귀분석을 수행할 때 분석에 사용된 모든 변수는 범주형 변수에 해당된다. 따라서 범주의 개수가 너무 많은 경우, 변수의 개수는 유의성 검정의 파워를 떨어뜨리는 경향이 있다. 즉, 변수의 개수 때문에 변수의 효과가 정확히 나타나지 않은 경우가 있을 수 있다. 따라서 범주형 변수들의 범주 개수를 줄여서 회귀분석을 수행하였다. 5점 리커트 척도 문항에 대해서는 3개 범주로 축소하였다. 예를 들어 ‘매우 만족’부터 ‘매우 불만족’의 5점 척도의 경우는 ‘매우 만족’과 ‘만족’을 하나의 범주로 간주하여 ‘만족’, ‘매우 불만족’과 ‘불만족’을 합하여 ‘불만족’으로 만들었다. 즉, ‘만족’, ‘보통’, ‘불만족’ 등 3개 범주를 분석에 사용하였다. 리커트 척도가 아닌 변수에 대해서는 내용상 유사한 항목을 묶어서 하나의 범주로 사용하기도 하였다. 회귀분석에 사용된 변수의 범주 정보에 대한 변경 전˙후는 <부표 5-3>을 참고할 수 있다.
로지스틱 회귀분석을 수행할 때 변수의 개수 때문에 변수의 효과가 정확하게 나타나지 않는 경우가 있어 범주 개수를 줄여 회귀분석을 수행하였다.