Las transformaciones lineales como la normalización min-max y la estandarización z-score son comúnmente utilizadas en la regresión logística con el propósito de escalar. Sin embargo, el trabajo en la literatura sobre transformaciones lineales en regresión logística tiene dos limitaciones principales. Primero, la mayoría de los trabajos se centran en mejorar el ajuste del modelo de regresión. Segundo, los efectos de las transformaciones rara vez son discutidos. En este documento, primero generalizamos una transformación lineal para una sola variable a múltiples variables mediante multiplicación de matrices. Luego estudiamos varios efectos de una transformación lineal generalizada en la regresión logística. Mostramos que una transformación lineal generalizada invertible no tiene efectos en las predicciones, multicolinealidad, separación pseudo-completa y separación completa. También demostramos que múltiples transformaciones lineales no tienen efectos en el factor de inflación de la varianza (VIF). Se presentaron ejemplos numéricos con datos reales para validar nuestros resultados. Nuestros resultados de no tener efectos justifican la racionalidad de las transformaciones lineales en la regresión logística.