「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---008

★ 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法? ★

241.　心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　Tatsuya Iwashige　　2000/07/08 (土) 20:24

目的は，ある精神疾患の治療法がどんな性格の人に有効かを調べることです。方法として，MMPIという550項目（独立変数）からなる心理検査を70ケースに施行しました。各項目の回答は三択で，「ハイ」を1，「どちらでもない」を2，「イイエ」を3としました。また従属変数は，改善群を1，不変群を0としました。重回帰分析にて結果を得たのですが，疑問が湧いてきました。つまり，重回帰式の係数を決定する際には，その項目で「ハイ」と答えた人，「イイエ」と答えた人，それぞれの改善の評価（従属変数）を踏まえて，その係数（偏回帰係数）が決定されるのでしょうが，従来のMMPIという心理検査の評価法では，「ハイ」と「イイエ」を独立に数えて加点する方法がとられていました。それに近づける方法として，ハイとイイエを10,01のようなダミー変数に置き換える方法をとっても良いのでしょうか。

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242.　Re: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　マンボウ　　2000/07/08 (土) 22:01

> それに近づける方法として，ハイとイイエを10,01のようなダミー変数に置き換える方法をとっても良いのでしょうか。

近づけることになるかどうか私にはよく分かりませんが，はい，どちらでもない，いいえ，は等間隔ではないと思うのでこれを 3，2，1 という等間隔の数値を与えることは問題ありで，ダミー変数を導入するのが一番良いでしょう。

いろんな分野で慣例的に行われていることが，じつは妥当なものでないということは，よくあることです。

また，従属変数が 1 と 0 ということですが，これに重回帰分析を適用するのも不適切です。つまり，重回帰モデルでは，予測値が 0 未満になったり，1 以上になったりということになるでしょう?

多重ロジスティックモデルというのを使うが吉。

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243.　Re^2: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　竹澤邦夫　　2000/07/10 (月) 09:19

竹澤（北陸農業試験場・研究技術情報科）です。

マンボウ>ダミー変数を導入するのが一番良いでしょう。

　「どちらでもない」という回答が少数だとすると，「はい」という項目に対応するダミー変数の値が1のとき，「いいえ」という項目に対応するダミー変数が値が0である可能性が高くなります。つまり，この二つの独立変数の相関が大きくなってしまいます。やはり，独立変数として，ある薬を飲んだか，飲まないかを扱う場合と同様に，一つの独立変数に対して「はい」を1，「いいえ」を0にする，という方法の方がいいのではないでしょうか。すると，「どちらでもない」の扱いが問題になります。心理検査のデータの場合，「どちらでもない」と，「はい」と回答してから「いいえ」に直したもの（あるいはその逆）の場合は，回答なし（欠測データ）として扱うことがある，という話を聞いたことがありますが，どのくらい一般的な方法なのかは分かりません。

Iwashige>MMPIという550項目（独立変数）からなる心理検査を70ケースに施行しました

　っとなると，主成分分析か何かを使って，独立変数の数を減らす必要がありそうです。

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247.　Re^3: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　マンボウ　　2000/07/10 (月) 22:01

> 　「どちらでもない」という回答が少数だとすると，「はい」という項目に対応するダミー変数の値が1のとき，「いいえ」という項目に対応するダミー変数が値が0である可能性が高くなります。つまり，この二つの独立変数の相関が大きくなってしまいます。やはり，独立変数として，ある薬を飲んだか，飲まないかを扱う場合と同様に，一つの独立変数に対して「はい」を1，「いいえ」を0にする，という方法の方がいいのではないでしょうか。

もと発言をしっかり読んでいなかったのですが，元発言は「どちらでもない」を基準としてダミー変数を構成するようになっていたのですね。よく分からないですが。

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248.　Re^4: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　マンボウ　　2000/07/10 (月) 22:02

> すると，「どちらでもない」の扱いが問題になります。心理検査のデータの場合，「どちらでもない」と，「はい」と回答してから「いいえ」に直したもの（あるいはその逆）の場合は，回答なし（欠測データ）として扱うことがある，という話を聞いたことがありますが，どのくらい一般的な方法なのかは分かりません。

心理学的な質問や，回答者が白黒はっきりさせるのをためらう（嫌う）質問の場合には，「どちらでもない」というのは結構な比率で出現すると思います。これを欠損値とするのはあまりにももったいなく，「態度をはっきりさせたくないという意思の表明」と見るとこれはかなりの情報を持っていることになると思います。

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250.　Re^5: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　竹澤邦夫　　2000/07/11 (火) 08:28

竹澤（北陸農業試験場・研究技術情報科）です。

>心理学的な質問や，回答者が白黒はっきりさせるのをためらう（嫌う）質問の場合には，「どちらでもない」というのは結構な比率で出現すると思います。これを欠損値とするのはあまりにももったいなく，「態度をはっきりさせたくないという意思の表明」と見るとこれはかなりの情報を持っていることになると思います。

　「どちらでもない」という回答が少ないのであれば「はい」と「いいえ」を別々の独立変数として扱っても両者の相関が高くなり，独立変数を削減するときに二つの項目が一つになるので，結局，一つの独立変数として扱うのと同じになりそうです。
　「どちらでもない」の回答が多いのであれば，それを「はい」と「いいえ」の中間の回答と考えるか，独自の意味を持った回答と考えるかは数学の問題ではなく，心理学の問題だと思います。

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251.　Re^6: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?（続き）　　竹澤邦夫　　2000/07/11 (火) 08:51

竹澤（北陸農業試験場・研究技術情報科）です。

　さっきの続きです。
　「どちらでもない」の回答を「はい」でも「いいえ」でもない独自の意味を持つ回答と考えたとしても，「どちらでもない」を独立したダミー変数とする必要はないと思います。「はい」を(1,0)，「いいえ」を(0,1)で表すとすると，「どちらでもない」は(0,0)で表されるからです。つまり，「はい」と「いいえ」のそれぞれを一つのファジィ集合と考えて，「どちらでもない」をいずれの集合にも対するメンバーシップ関数も0と考えるわけです。「どちらでもない」を欠測とする考え方は，「はい」と「いいえ」の集合に対するメンバーシップ関数の和が1であることを条件とする方法に帰着し，「どちらでもない」を独自の意味を持つ回答とする考え方は，メンバーシップ関数にそのような制約を置かない方法に帰着します。「どちらでもない」に独自の意味を見いだすにも関わらず，「はい」と「いいえ」のいずれにも属さない，と位置づけるのはちょっと妙な印象ですが，数学としての扱いはそういうことになると思います。

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249.　Re^5: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　マンボウ　　2000/07/10 (月) 22:02

> Iwashige>MMPIという550項目（独立変数）からなる心理検査を70ケースに施行しました
>
> 　っとなると，主成分分析か何かを使って，独立変数の数を減らす必要がありそうです。

おっしゃるとおりですね。70ケースというのは少なすぎます。って，一クラス分のデータならそれくらいかもしれませんね。
MMPI は尺度構成されているのではなかったでしょうか?
既に尺度が構成されているなら，別に，項目単位の回答を分析対象にすることもないと思うのですがいかがでしょうか。
尺度の再構成をしたい?

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342.　Re^6: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　Tatsuya Iwashige　　2000/07/22 (土) 20:30

MMPIの結果は，従来の尺度で分析しましたが，充分な結果が得られず，項目分析をしています。「どちらでもない」は一人当たり平均3個程度で，回答数550個に比べ非常に少ないです。ダミー変数の件ですが，私は，「ハイ」を10，「どちらでもない」を00，「イイエ」を01として入力をやり直しました。以前は，それぞれに1,2,3を振り分けていました。こうしたのは，n番目の項目に「ハイ」と答えた人がよく改善している場合，重回帰式の(2nー1)番目の標準偏回帰係数が大となり，同じ項目に「いいえ」と答えた人が不変になりやすい場合(つまり2n番目の係数がマイナスになる)と区別したかったからです。さて，重回帰式の値が，0から1の間に収まらない場合があり，ロジスティック回帰分析をというアドバイスを頂きました。手法としては，単変量解析でオッズ比の大きい項目を見つけていけばよろしいのですか。

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346.　Re^7: 心理検査結果を重回帰分析する際のダミー変数使用法?　　マンボウ　　2000/07/23 (日) 20:07

> 手法としては，単変量解析でオッズ比の大きい項目を見つけていけばよろしいのですか。

「複数の単変量解析の結果の総合」と「多変量解析の結果」は同じではありません。

そのような例は，たくさん挙げることができるでしょう。

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