No.21394 Re: ロジスティック回帰分析について 【青木繁伸】 2014/10/22(Wed) 07:07
投入する変数が多いからというのも理由になることがあるでしょう。
しかし,本来は,「多変量解析の結果は,分析に使用される変数セットに依存する」という,多変量解析の本質に由来するものでしょう。
分析に使用された変数セットの妥当性に依存するのです。
No.21395 Re: ロジスティック回帰分析について 【上原】 2014/10/22(Wed) 20:24
ご回答ありがとうございます。
つまり,変数が多いことが問題ではなく,関係性が乏しいことが有意な項目が出ない要因ということでしょうか?
また,変数を減らすと有意な項目が出るため,意図的に選んで投入するのは問題ですよね…。何か解決策はありますでしょうか?
ご回答宜しくお願い致します。
No.21397 Re: ロジスティック回帰分析について 【青木繁伸】 2014/10/22(Wed) 21:56
> 分析に使用された変数セットの妥当性に依存するのです。
言えるのは,それだけ。
No.21398 Re: ロジスティック回帰分析について 【上原】 2014/10/23(Thu) 00:09
ご回答ありがとうございます。
今まで強制投入法で行っていて有意な項目を抽出できなかったのですが,変数増加法に変更すると2項目抽出できました。ただ,エクセル統計を使用しているのですが,検定の前に“基準となるp値の投入・除去値”をいくつに設定するかが分かりません。初期設定では0.20となっているのですが,このp値とは何を示すのでしょうか?説明書に記載がなく分からないため,教えていただけますでしょうか。
宜しくお願い致します。
No.21400 Re: ロジスティック回帰分析について 【青木繁伸】 2014/10/23(Thu) 07:53
> 検定の前に“基準となるp値の投入・除去値”をいくつに設定するかが分かりません。初期設定では0.20となっているのですが,このp値とは何を示すのでしょうか?
重回帰分析の変数選択について下記に説明してありますが,ロジスティック回帰分析の場合にも本質的には同じでしょう。
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Regression/mreg/mreg7.html
> 変数増加法に変更すると2項目抽出できました
結果的に同じになるかも知れませんが,変数増減法の方がよいと思います。
なお,このような変数選択をした場合も,選択された変数セットの「固有科学的な妥当性」は保証されません。
No.21401 Re: ロジスティック回帰分析について 【上原】 2014/10/23(Thu) 14:58
添付していただいた内容拝見しました。
ということは,p値0.20で設定するのではなく,0.05に設定するべきということでしょうか?
ご回答宜しくお願い致します。
No.21402 Re: ロジスティック回帰分析について 【青木繁伸】 2014/10/23(Thu) 15:04
選ばれた変数の偏回帰係数の有意性はどうなっていますか?
もし,0.05 以上のものが選ばれているようなら,0.05 を指定すべきでしょう。
いろいろ変えてみて,結果がどのようになるかを観察するのも有効では?
No.21403 Re: ロジスティック回帰分析について 【上原】 2014/10/23(Thu) 15:12
p値を2.0で設定して検定したところ,選ばれた項目は2項目で共にp<0.01でした。
これならば,問題ないという解釈でよろしいでしょうか?
No.21404 Re: ロジスティック回帰分析について 【青木繁伸】 2014/10/23(Thu) 15:22
> これならば,問題ないという解釈でよろしいでしょうか?
ならいいんでしょう。
ただ,繰り返しますが,
> なお,このような変数選択をした場合も,選択された変数セットの「固有科学的な妥当性」は保証されません。
No.21405 Re: ロジスティック回帰分析について 【上原】 2014/10/23(Thu) 15:33
了解致しました。
ご回答して頂きましてありがとうございました。
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