- ベストアンサー
多変量ロジスティック回帰分析
- みんなの回答 （1）
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
multivariate logistic regressionとmultiple logistic regressionとは全く同じです。なお、multilevel logisticとかmultinomial logit modelは違うものです。
関連するQ&A
- ロジスティック回帰分析のcrudeと調整済み
論文で多重ロジスティック回帰分析を使用した際のcrude modelとadjusted modelについて教えて下さい。 crudeモデルは調整していない状態というのは分かるのですが、これは単ロジスティック回帰分析を独立変数ごとにかけたものと同じでしょうか？それとも性別や年齢などの背景因子を入れない状態での多重ロジスティック回帰分析でしょうか？ またよく調整済みモデルでは性別や年齢などの背景因子で調整したと書いてありますが、これはこれらを複数の独立因子にさらに加えて多重ロジスティック回帰分析をかけたという意味でしょうか？ よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
- 重回帰分析かロジスティク分析か？
多変量解析で、教えてください。 20人のケースで、Xという現象がー100～100％の幅で、増減したとして、事象A,B,C,D.E.Fが関与しているかどうかを調べるとします。 それぞれが、それぞれA～Fの現象と、変動率を散布図にて、表示すると、A,B.Cで相関があり、相関係数は R=±0．4～0．7でした。D,E.Fは、r=0.2以下でした。 単回帰分析をすると、要因A,B,Cでの回帰式は、有意とされました。A,B.Cの要因がどの程度のつよさで、Xという現象に関与しているかを調べる必要があるとすると、多変量解析をする必要があると思いますが、 その方法論として、X現象に対する重回帰分析が良いのか、X現象が増加するか、減少するかという現象に置き換えて、ロジスティク回帰分析の方が良いでしょうか？ それとも、症例数から言うと多変量解析は無意味でしょうか？ また、もし重回帰分析、ロジスティク回帰するとすると、A～F全て組み込むのか、単回帰で、有意だったA～Cだけで良いのでしょうか？ 見よう見まねで、A～Cだけで重回帰すると、分散分析ではすべて有意でしたが、回帰式では、A,Bの組み合わせでは、A、B共に有意、A～Cの組み合わせだと、Aだけ有意とでました。この所見の記載として、 単変量解析では、A,B,Cが有意だったが、多変量解析では、Aのみが有意であるとして良いのでしょうか？
- 締切済み
- 数学・算数
- ロジスティック回帰分析について教えて下さい。
例えば、相手の話を十分に聴く事、詳しく説明する事が精神的な満足感をもたらすか？という仮説で、満足感と詳しい説明を従属変数、傾聴を独立変数にした場合、因果関係を調べるのは多重ロジスティック回帰分析で良いのでしょうか？
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
- 多変量ロジスティック回帰分析と独立変数
ご質問があります。よろしければ、ご回答下さるとうれしいです。多変量ロジスティック回帰分析をしています。 従属変数；生死（あり、なしの２区分変数） 独立変数；年齢（連続変数） 性別（男性、女性の2区分変数） 高脂血症や糖尿病など（あり、なしの２区分変数） 病気の程度（ステージ0から5など 0-2と3-5に2区分） 血圧値 →質問はここです。 多変量ロジスティック回帰分析の場合、独立変数は連続変数・２区分変数は問題なく投入できると思います。また、順序変数の場合、ステージ0-2とステージ3-5と２区分変数として独立変数扱いになる場合もあると思います。 質問の内容です。 高血圧変数を(1)あり・なしの2区分変数、(2)血圧値そのもので連続変数、と扱うのではなくて、以下のような設定はどうでしょうか？ 正常血圧をmean±SDと設定して、対象者の血圧と比較。 血圧値＜２SD スコア0 2SD<血圧値＜3SD スコア1 3SD<血圧値＜4SD スコア2 4SD<血圧値＜5SD スコア3 5SD<血圧値 スコア4 年齢があがると血圧もやや上がるため、例えば、正常者の血圧と比較するためにこのようなカテゴリー化をすると、このスコア0-4は連続変数でしょうか？ 順序変数でしょうか？ 連続変数は、１単位あたりの変化がスケール全体にわたって数量的に等しい変数と、定義されているようです。スコア化すると連続/順序変数どちらになるか確認させていただきたいと思います。 よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 順序データを用いたロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析についてお聞きしたいことがあります。 ロジスティック回帰分析の独立変数として順序データを用いる場合は、3つ以上の値をとる名義データを用いる時のように、ダミー変数に変換する必要があるのでしょうか？ ご存知の方がおられましたら、教えていただけないでしょうか。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- SPSS17で二項ロジスティック回帰分析を行うには
SPSS統計に関する基礎的な質問です。 SPSSを使って二項ロジスティック回帰分析を行う方法として、「分析」→「回帰」→「二項ロジスティック」を選択するとネットで調べました。 以前使っていたSPSS12ではこのやり方で二項ロジスティックの変数増加法、尤度比で解析していたのですが、SPSS17でやってみたところ、同じようにできず困っています。 SPSS17では「分析」→「回帰」を開くと、「線形」、「曲線推定」、「偏相関最少2乗法」、「順序」の4つしかなく、あちこち探ってみたのですが結局分からずじまいでした。 急いで解析しなければいけないデータがあり、また、SPSS12はもう使えない状況であるため、なんとかSPSS17で対応していかねばと思っております。 どうぞ具体的なやり方をご存じの方がいましたら、ご指南いただけないでしょうか。 宜しくお願いいたします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- エクセル統計のロジスティック回帰について
エクセル統計でロジスティック回帰をしようと思っています。 「関数のあてはめ－ロジスティック」と、 「多変量解析－多重ロジスティック」とツールが２つあり、 上限がともに１で、変数が１つであれば、理屈上は全く同じ推計結果が得られるようです（パラメータ推定方法の違いで、微妙に結果が異なるようですが）。 ちなみに、 前者はy=K/(1+a・exp(-bx))、後者はy=1/(1+exp(a+bx)) という式です。 質問１： 皆さんは、両者をどのように使い分けておられるでしょうか。 参考となるご意見などあれば、お伺いしたく存じます。 （数学的？（モデル表現的？）な意味合いで、本質的に異なるものなのでしょうか？） 質問２： フリーソフトのＲでもロジスティック回帰ができるようですが、 これは上記のどちらに該当することになるのでしょうか。 ご存知の方がおられましたら、ご教示頂けると幸いでございます。 どうぞ宜しくお願い申し上げます。
- 締切済み
- 数学・算数
