「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---010

★ ロジスティック分析の結果の見方 ★

　324　ロジスティック分析の結果の見方　　makimaki　　2000/10/27 (金) 15:03
　　326　Re: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/10/27 (金) 21:18
　　　346　Re^2: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 12:08
　　　　347　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/11/01 (水) 14:10
　　　　　348　Re^4: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/11/01 (水) 14:10
　　　　　　349　Re^5: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 16:06
　　　　　　　351　Re^6: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 17:30
　　　327　Re^2: ロジスティック分析の結果の見方　　makimaki　　2000/10/27 (金) 22:22
　　　　330　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　sb812109　　2000/10/27 (金) 23:48
　　　　328　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　マンボウ　　2000/10/27 (金) 22:59
　　　　　329　Re^4: ロジスティック分析の結果の見方　　マンボウ　　2000/10/27 (金) 23:08

324.　ロジスティック分析の結果の見方　　makimaki　　2000/10/27 (金) 15:03

社会統計をロジスティック分析しています。
(1)古谷野亘著「多変量解析ガイド」p96に，「ロジスティック回帰係数は標準化された係数ではないので，その値は，独立変数の影響の大小を相互に比較することができない。・・・係数の値によって独立変数の影響の大きさを評価したければ分析に先立って，すべての独立変数を標準化しておくことが必要になる。」と書いてありますが，ダミー変数も，<標準化された変数の値=（測定値-平均値）/標準偏差>で，標準化した方がよいのでしょうか。（SPSSでは，B値でβ値ではないので，非標準化係数だと思うのですが。）
(2)当てはまり度ですが，-2LL, Chi Square, Prediction Success が外国論文で表示されていますが，自分の分析結果では，-2LL, Chi Square が低いですが，80%は出ているのですが，どのように評価したらよいでしょうか。

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326.　Re: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/10/27 (金) 21:18

必要があって，発言順序を入れ替えます。

>ダミー変数も，<標準化された変数の値=（測定値-平均値）/標準偏差>で，標準化した方がよいのでしょうか。（SPSSでは，B値でβ値ではないので，非標準化係数だと思うのですが。）

ダミー変数だって，著者がいうように扱う必要はあるでしょう。
特別にダミー変数は標準化しなくてもいいというわけではないです。

しかし，以下がもっと重要なこと。
書いてあることをそのまま信じて無駄なことをしないように。

> (1)古谷野亘著「多変量解析ガイド」p96に，「ロジスティック回帰係数は標準化された係数ではないので，その値は，独立変数の影響の大小を相互に比較することができない。・・・係数の値によって独立変数の影響の大きさを評価したければ分析に先立って，すべての独立変数を標準化しておくことが必要になる。」と書いてありますが，

そんなことしなくても，得られたロジスティック回帰係数にその変数の標準偏差を掛けてやれば，標準化した回帰係数が求まります。

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346.　Re^2: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 12:08

> そんなことしなくても，得られたロジスティック回帰係数にその変数の標準偏差を掛けてやれば，標準化した回帰係数が求まります。

「得られたロジスティック回帰係数をその変数の標準偏差で割る」のではないかなと思って，SASで確かめたところどちらでもそうはならないので，やはり正規変換した変数を用いなければならないようです。
なお，SASのlogistic procedureでは標準化回帰係数も標準で出力されます。

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347.　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/11/01 (水) 14:10

> 「得られたロジスティック回帰係数をその変数の標準偏差で割る」のではないかなと思って，SASで確かめたところどちらでもそうはならないので，やはり正規変換した変数を用いなければならないようです。

そうですか?
SASが使えないので，以下のデータの分析結果（回帰係数と，標準化回帰係数）をお教えいただけると幸いです。私の計算では，
偏回帰係数標準化偏回帰係数 x -0.04824136 -0.8280870 y 0.05717823 1.994874 定数項 -5.141184
になりました。

p が従属変数（1がcase,0がnon-case），x，yが独立変数です。

p x y 1 110 212 1 118 227 1 130 227 1 125 255 1 124 134 0 128 134 0 124 144 0 108 148 0 106 150 0 124 162 0 135 162 0 150 162 0 126 167 0 120 171 0 132 171 0 180 171 0 122 173
つづきがあるよ

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348.　Re^4: ロジスティック分析の結果の見方　　中原　　2000/11/01 (水) 14:10

つづきですよ

重回帰分析の場合だと，独立変数とともに従属変数も標準化しないといけないので，
標準化偏回帰係数=偏回帰係数×（独立変数の標準誤差/従属変数の標準誤差）
の関係式になるけど，...

古谷野亘氏は，「全ての独立変数を標準化する」と書いてあるわけですよね。

ロジスティック回帰の場合には従属変数なんかを標準化したらかえって変なことになると思うんだけど。

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349.　Re^5: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 16:06

> つづきですよ
>
> 重回帰分析の場合だと，独立変数とともに従属変数も標準化しないといけないので，
> 標準化偏回帰係数=偏回帰係数×（独立変数の標準誤差/従属変数の標準誤差）
> の関係式になるけど，...
>
> 古谷野亘氏は，「全ての独立変数を標準化する」と書いてあるわけですよね。
>
> ロジスティック回帰の場合には従属変数なんかを標準化したらかえって変なことになると思うんだけど。

失礼しました。標準正規化してlogistic回帰を行ったところ中原さんと同じ回帰係数が得られ，また「標準偏差を掛ければよい」で合っているようです。
SASのStanderdized Estimateはなんだろう?調べてみます。
ちなみに，従属変数も標準正規化しても同じ結果でした。SASのlogistic 回帰自体が2値反応として解析してくれるようです。
従属変数も標準正規化すると重回帰だと回帰係数は変わってくるはずで，単位系が変わるだけで解析結果の解釈は同じでしょうが，数値的には理解しにくくなるので私も賛成できません。
とりあえず，先走りをお詫びいたします。

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351.　Re^6: ロジスティック分析の結果の見方　　scd　　2000/11/01 (水) 17:30

SAS Logistic procedure のStandardized estimateの説明には，次のように書かれていますが，理解できません。

the standardized estimate for the slope parameter, computed by dividing the slope parameter estimate by the ratio of the standard deviation of the underlying distribution, which is the inverse of the link function, to the sample standard deviation of the explanatory variable. The standardized estimate of the intercept parameters are set to missing.

重回帰の場合の標準編回帰係数の定義が理解でき，思わぬ知識を得ることができました。

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327.　Re^2: ロジスティック分析の結果の見方　　makimaki　　2000/10/27 (金) 22:22

ご回答ありがとうございます。
ところで，初歩的な質問をさせていただきますが，
(1)浜田知久馬著「学会・論文発表のための統計学」p.152-153に「調整しないオッズ比（単変量解析）・・調整しない解析では，・・1変数ごとに調べます。」p.155「調整したオッズ比の計算，・・・変数相互の交絡の影響を調整するために，複数の変数を同時にモデルに含める調整した解析を行います。」とあります。
　そこで，SPSSにおいて，複数説明変数を強制投入した場合は，自動的に，<調整した係数およびオッズ比>が表示されていることになるのでしょうか。
(2)その場合，先の質問とは逆に，1変数ごとに，<調整されていない係数およびオッズ比>を算出して，調整済み（モデル内）と比較して結果を読みとればよいのでしょうか。

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330.　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　sb812109　　2000/10/27 (金) 23:48

（1）オッズ比
（2）調整
（3）交絡

質問1.これらの用語を簡単に説明出来ますか?
質問2.あなたの場合，何故，ロジスティック分析を用いるのか
　　　　これらの用語を用いて簡単に説明出来ますか?

これらの概念の把握が先決の様な印象を受けます。
もし十分把握しているのであれば失礼。

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328.　Re^3: ロジスティック分析の結果の見方　　マンボウ　　2000/10/27 (金) 22:59

マニュアルに書いていないとすれば，それは，，，，，SPSS に聞くのが一番でしょうか。
サイトライセンスなどの場合は一般ユーザの立場で質問するのは難しいのかも知れないけど。

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329.　Re^4: ロジスティック分析の結果の見方　　マンボウ　　2000/10/27 (金) 23:08

あ，それと，，，，，

例えば，マニュアルに記述のない内容について，他の人に聞いたとき，それを確かめてみようと思うのはよい習慣だと思いますよ。
それは，例えば，先の質問に対する回答，
「標準化された係数は，ロジスティック回帰係数に変数の標準偏差を掛ければ求まる」というコメントがあったとき，あなたはどういう風に対応しますかということです。
無条件で信じますか?あるいは，本に書いてあったように，データを標準化して同じように分析を行った結果と，係数と標準偏差を掛けたものが確かに等しいことを一度は確認しようと思いますかということです。

そのような行動様式があれば，結果が分かっているデータを当該ソフトで分析して，その出力結果がどのようなものになるかを検討するということにつながります。つまり，自分で，解答を導くことが「できるかもしれない」，まずは「やってみよう」ということもあると思うのです。

#「市販ソフトは，多くのユーザのチェックの目を通っているので信頼できる」というとき，多くのユーザには，あなたも含まれているのです。あなたが無批判にそれらのソフトを使っていいということではありません。

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