O significado de um coeficiente de regressão logística não é tão simples quanto o de um coeficiente de regressão linear. Enquanto B é conveniente para testar a utilidade de preditores, Exp(B) é mais fácil de interpretar.

Como o intervalo de confiança para Exp(B) da variável sexo não inclui o valor 1, conclui-se que o efeito é estatisticamente significativo. Em outras palavras, indivíduos do sexo feminino apresentam aproximadamente 3,26 vezes mais chances de desenvolver diabetes tipo 2.

A cada aumento de 10 anos na idade, as chances do evento aumentam aproximadamente 30%.

O intercepto negativo indica que, para um indivíduo de sexo masculino com idade zero, a chance de ocorrência do evento é muito baixa, servindo como ponto de partida matemático do modelo.

O valor de -2 Log Likelihood serve para medir a qualidade do modelo (quanto maior, melhor o ajuste relativo).