応答変数が順序尺度の場合、最尤法によって、応答の累積確率に対してロジスティック関数があてはめられます。そのため、応答変数の値が各水準以下となる累積確率が曲線でモデル化されます。曲線は、どの水準でも同じ形状で、水平方向の位置が異なるだけです。応答変数に多数の水準があるときは、順序ロジスティックモデルの方が、名義ロジスティックモデルよりも、処理時間が短く、使用メモリ量も少なくて済みます。「順序尺度の応答」を参照してください。