多変量解析：多重ロジスティック回帰分析

IBM SPSS「医療統計：多変量解析」講座の続き。

ロジスティック回帰の推薦書らしい。

医者のためのロジスチック・Cox回帰入門

• 作者: 高橋 善弥太
• 出版社/メーカー: 日本医学館
• 発売日: 2010/12
• メディア: 単行本

以下、講座の備忘録。

---------- 重回帰分析 ----------

・多重ロジスティック回帰分析
手順
1. データは正規分布か？
正規分布か否かは問題としない

2. 名義尺度の変数は存在するか？

3. 多重共線性は存在するか？
r > 0.9 以上は、一方を削除

4. 2変量解析を行い、変数間の関係を探る
最近では、t検定などは行わず、いきなりロジスティック回帰を行う
昔は、有意になりそうなものを候補に入れて計算していた

5. 重回帰、判別分析で独立変数を絞る

6. 多重ロジスティック回帰分析を行う

尤度比を使う（Waldは使わない）

有意確率は、有意である必要はない。
1つ1つの変数が有意かどうかは関係なく、モデル自体が有意かどうかが大切

1つ1つが有意かどうかを選ぶのは、wald 検定を選ぶ
しかし、wald 検定で変数を選ぶのは良くないといわれている

Hosmer-Lemeshow 検定
p ≧ 0.05 なら適合が良い

判別分類表
70%以上の的中率が良い（経験的な意見で根拠がない）

1986年スペースシャトルの打ち上げにロジスティック回帰が使われている
前日に、落ちる確率は分かっていたが、NASAは打ち上げてしまった

オッズ比を100乗する場合は、信頼区間も100乗すれば良い

β 母集団の回帰係数

1.0以上と1.0以下の場合、逆数をとって影響度の強さを比較する

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