「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 045

No.16594　2～3要因で分類される群の検定　　【tane】　2012/03/08(Thu) 03:16

統計初心者です。ヒントを教えてください。
困ってます。教えてください。

同じ患者さんのA，B，Cの検査値があります。ある治療によるAの検査値の変動が，B，Cの検査結果で，推定できるような印象があります。それを確認したいのですが，
Aの結果に対するB，Cの多変量解析以外に，下記のような解析方法は意味があるでしょうか？

B， Cの検査結果を二項化（有る数値以上と未満などに）にして，それぞれの項目（有り有り，有り無し，無し有り，無し無し）におけるそれぞれに属するケースの A変動率を求めて，いわゆるTwo factor factorial ANOVA で，その結果から，B，Cの結果結果（正確には，B，C検査結果から得られる情報B，C），B，CがAの増加に，どのように影響するか（増加，減少），さらには，BとCは交互作用があるのか等の評価はできるでしょうか？　さらに，posthoc testで，BとCの差から，作用の強さを検定すること可能でしょうか。
要は，多変量解析以外の方法で，B，Cの検査結果とAの増加率への関係をしらべたいのですが？

No.16595　Re: 2～3要因で分類される群の検定　　【青木繁伸】　2012/03/08(Thu) 08:34

> 要は，多変量解析以外の方法で，B，Cの検査結果とAの増加率への関係をしらべたい

なぜ，そうしたいのでしょうか？分析が面倒(？)だから？

> 多変量解析以外に，下記のような解析方法は意味があるでしょうか？

Two factor factorial ANOVA も，多変量解析ですよ。いわゆる MANOVA, MANCOVA と同等の結果になります。
しかも，もし分析に使用する変数が連続変数ならばそれを二値化するのは，変数の持っている情報を一部（大部分）捨ててしまうことになるので，分析結果の精度は低いものになるでしょう。ほとんど意味のない選択でしょう。

従属変数が二値変数（多項変数），連続変数のいずれかにもよりますが，いずれにせよ，主効果は回帰係数の検定になるし，交互作用は交互作用項を入れたモデルを検討するるだけです。