影響度タブでは、それぞれの変数の値が変わると、目的変数の値はどのように変わるのかがわかります。
グレーの線は実測値を表しています。
青い線は予測値を表します。
勤務企業数が増えると離職率が高くなる関係があることがわかります。
他の変数が一定だった時に、勤務企業数の値が1上がると離職する可能性（オッズ）が1.2004倍になる関係があるようです。
残業で見ると、残業している場合は、していない場合に比べて離職率が高いようです。
実測値の割合と予測値がずれていることがありますが、これは他の変数の効果が一定だとした時に、その変数での効果を予測しているからになります。
こういった実測値の割合と予測値でずれがある時には、その変数では他の変数と相関が強いことが多いです。
さらに、他の変数の効果を内包していたために、実測値で見た時に効果が高いように見えていたが、実際にはその変数単体で見た時にはそこまでの効果はなかった、またはその逆のパターンが発生することがあります。