Fit)検定は、現在のモデルに十分な情報が含まれているか、あるいはより複雑な項が必要かを示します。test)と呼ばれることもあります。あてはまりの悪さ(LOF)検定では、データ内の効果値のすべての組み合わせに対してカテゴリが作成され、純粋誤差の負の対数尤度が計算されます。純粋誤差における負の対数尤度(「(‐1)*対数尤度」)は、「あてはまりの悪さ(LOF)」表の「飽和モデル」の行に表示されます。「あてはまりの悪さ(LOF)」レポートには、「飽和モデル」の負の対数尤度が「あてはめたモデル」のそれより有意に良いかどうかを示す検定も表示されます。「飽和モデル」の自由度はm-1(mは、X変数の一意な値から構成されるグループの数)です。「あてはめたモデル」の自由度は切片を含まないパラメータの数です。「あてはまりの悪さ(LOF)」表にある負の対数尤度(「(‐1)*対数尤度」)は、モデルのあてはまりが悪いことに起因する誤差、飽和モデルの誤差(純粋誤差)、およびあてはめたモデルの誤差を表します。LOF検定のカイ2乗統計量も計算されています。