多変量解析：重回帰分析

IBM SPSS「医療統計：多変量解析」を受けてきた。

SPSSで学ぶ医療系多変量データ解析―分析内容の理解と手順解説、バランスのとれた医療統計入門

• 作者: 対馬 栄輝
• 出版社/メーカー: 東京図書
• 発売日: 2008/10/08
• メディア: 単行本

「医療統計」自体には興味がないのだが、cox回帰に興味があったのがきっかけ。
以下、講座の備忘録。

---------- 重回帰分析 ----------
重回帰分析の目的にひとつに「交絡因子を取り除く」がある

結果の読み方
1. 分散分析表の検定で p < 0.05
2. 回帰係数の検定で p < 0.05
定数は、変数が0の時の有意性をみている
3. 標準（偏）回帰係数の大きさ
1に近いほど影響が大きい ≒ 相関係数
4. R2 > 0.5, AICという指標もある
自由度調整済みR2

データは正規分布か？
1つ1つの変数を正規分布するかを調べるは間違い
yと残差が正規分布する必要がある
→ 多変量正規分布
しかし、正規分布についてはあまり気にしなくても良いといわれる

多重共線性
相関の高い組み合わせ |r|>0.9がある時は、不安定なモデル
一方を除外する
VIF ≧ 10

相関性は正だが、式の符号はマイナスになる場合がある
他の変数との影響が原因

ステップワイズ法 vs. 総当たり法

SPSSでAICを出す方法
1. シンタックス
2. /STATISTICS ***** の後に SELECTION を追記する

Durbin-Watson 2に近いほうが良い
2から遠ざかると残差に周期性がある

----------------------------------------