★ オッズ比と信頼区間の求め方 ★

 31 オッズ比と信頼区間の求め方  上浦庸司  2000/06/09 (金) 12:46
  39 Re: オッズ比と信頼区間の求め方  sb812109  2000/06/09 (金) 23:49
   41 Re^2: オッズ比と信頼区間の求め方  上浦庸司  2000/06/10 (土) 12:27
    43 Re^3: オッズ比と信頼区間の求め方  sb812109  2000/06/11 (日) 12:13


31. オッズ比と信頼区間の求め方  上浦庸司  2000/06/09 (金) 12:46
 小児の虫歯の数を従属変数として,虫歯菌の数,唾液の緩衝能,フッ素使用の有無などを独立変数として小児の虫歯に与える影響について検討しています。

質問1.
オッズ比の値ならびに95%信頼区間をStatViewで算出可能でしょうか?
ロジスティック回帰分析でやってみましたがうまくいきませんでした。
それとも手計算で行うのが良いのでしょうか?

質問2.
多くの因子が有る場合,どの因子が虫歯と関連するか調べたい場合,データを全て独立変数として選択してStepwise の重回帰分析で良いのでしょうか?
その前にそれぞれの因子間で関連がないかしらべてからStepwise の重回帰分析をおこなうのが良いのでしょうか?

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39. Re: オッズ比と信頼区間の求め方  sb812109  2000/06/09 (金) 23:49
質問1.
従属変数の種類により,回帰分析を単純に分類すれば次の様になると思います。
従属変数        解析法
--------------------------------------------
二値反応値(0,1)    ロジスティック回帰分析
計数値(0,1,2,3,,,)  対数線形回帰分析
連続量        線形回帰分析
--------------------------------------------
手計算で行うにしろロジスティック回帰分析で行うにしろ,オッズ比を求めたいのであれば,従属変数は,0か1の二値反応値(例えば,虫歯のある群,無い群)に変換することが必要です。
もし,虫歯の数をそのまま従属変数にして解析するのであれば,対数線形回帰分析を選択すべきと思います。

質問2.
どちらの方法をとるにしろ,blind fishing( significance hunting)に陥らないように注意が必要だと思います。

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41. Re^2: オッズ比と信頼区間の求め方  上浦庸司  2000/06/10 (土) 12:27

> 質問2.
> どちらの方法をとるにしろ,blind fishing( significance hunting)に陥らないように注意が必要だと思います。

ご指導大変有り難うございました。
Blind fishingとはどういう意味なのでしょうか?
初歩的な質問で申し訳有りません。

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43. Re^3: オッズ比と信頼区間の求め方  sb812109  2000/06/11 (日) 12:13
> Blind fishingとはどういう意味なのでしょうか?

仮説を明確に設定すること無しにデータの収集,解析を行い多くの説明変数の中から統計的に有意なものを拾い出すことをblind fishingといいます。説明変数が多い場合は,偶然に有意水準に達する可能性が高くなりますので,結果の解釈には十分な注意が必要かと思います。

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