「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---027

★ 多重ロジスティック回帰分析 ★

1801.　多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/15 (木) 11:19
└1803.　Re: 多重ロジスティック回帰分析　青木繁伸　2004/01/15 (木) 11:39
　├1809.　Re^2: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/15 (木) 16:58
　└1806.　Re^2: 多重ロジスティック回帰分析　統計素人　2004/01/15 (木) 14:50
　　└1811.　Re^3: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/15 (木) 17:07
　　　├1820.　Re^4: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　2004/01/16 (金) 08:19
　　　│└1831.　Re^5: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　2004/01/16 (金) 14:04
　　　│　└1839.　Re^6: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/16 (金) 14:41
　　　│　　└1849.　Re^7: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　2004/01/16 (金) 23:45
　　　│　　　└1853.　Re^8: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/17 (土) 11:49
　　　└1818.　Re^4: 多重ロジスティック回帰分析　統計素人　2004/01/16 (金) 01:40
　　　　└1835.　Re^5: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　2004/01/16 (金) 14:33

1801.　多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/15 (木) 11:19

いつもありがとうございます。ご助言お願い致します。
多重ロジスティック回帰分析をするばあい。職場への不満の質問の回答として
従属変数が　1希望する職場にはいれて満足　2希望していなかったが満足　3希望しない職場で不満足　という3つの回答の場合1と2の集団を足して満足群を1とし3の不満足群を0として従属変数として解析することは，正しいですか？

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1803.　Re: 多重ロジスティック回帰分析　青木繁伸　　2004/01/15 (木) 11:39

> 従属変数が　1希望する職場にはいれて満足　2希望していなかったが満足　3希望しない職場で不満足　という3つの回答の場合1と2の集団を足して満足群を1とし3の不満足群を0として従属変数として解析することは，正しいですか？

間違いではないでしょう。

否定的に言っているわけではない。正しいと言ってもいいが，ほかのやり方もあるでしょうということ。

1を1，2,3を2とすることも考えられるでしょうし。
多項ロジスティック回帰でもいいかもしれないし。

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1809.　Re^2: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/15 (木) 16:58

お返事ありがとうございした。

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1806.　Re^2: 多重ロジスティック回帰分析　統計素人　　2004/01/15 (木) 14:50

従属変数がMECEでないので正しくないと思うのですけど。
これでは「満足」にバイアスがかかってしまうのでは？

------------------------------------- | |　希望した　　|希望していない| ------------------------------------- |満足 |　　　1　　　 |　　　2　　　 |　→1 ------------------------------------- |不満足|　　　？　　　|　　　3　　　 |　→0 -------------------------------------

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1811.　Re^3: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/15 (木) 17:07

お返事ありがとうございます。すいませんMECEとは何ですか？

希望してたとおりだが不満を入れれば良かったですかしら。
希望の職場であれば，希望に関しては，希望どおりで不満はないと考えました。なぜなら，職場に満足か不満かという別の質問も一緒にしているので
職場の希望に関してそういう質問にしてしまいました。
どうしたらいいと考えますか？

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1820.　Re^4: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　　2004/01/16 (金) 08:19

> 希望の職場であれば，希望に関しては，希望どおりで不満はないと考えました。なぜなら，職場に満足か不満かという別の質問も一緒にしているので
職場の希望に関してそういう質問にしてしまいました。
どうしたらいいと考えますか？

ネスッテド・ロジット・モデル(nested logit model)というのがあります。
　　　　　　　　　T満足
　T希望どおり-----|
　|　　　　　　　　L不満足
　|
　L希望でない
と，「希望どおり」の選択肢に「入れ子(nest)」を設けるのです。多項ロジットの応用です。そうすると鈴木様の想定されていたモデルに近いと思います。また，統計素人さんのご指摘になったMECEも解決するでしょう。

悲しいかな，私もこのモデルについて熟知しておりません。つまり，具体的な尤度関数や推定方法を知りません。このモデルの書いてある図書を紹介しますので，よろしければご参照下さい。
牧・宮田・浪花・縄田「応用計量経済学II(シリーズ第3巻)」多賀出版P263以下（TSPプログラムあり）
Greene"EconometricsAnalysis(4th)"P865以下

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1831.　Re^5: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　　2004/01/16 (金) 14:04

入れ子を設ける位置を間違えましたので，訂正します。

　T希望どおり
　|　　　　　　　　
　|　　　　　　　　T満足
　L希望でない-----|
　　　　　　　　　　L不満足

なら，鈴木様の想定されていたモデルに近いと思います。

以前，ニュートン法で計算を試みたのですが，ヘッシアンがかなり複雑になったので途中で挫折したのです。TSPなら可能だと思います。

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1839.　Re^6: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/16 (金) 14:41

冨田様

いつもありがとうございます。
ご紹介下さった本読んでみます。
それと・・前回掲示板で冨田様に検討頂いたことなのですが
ちゃんと理解できたか
確認したいんですが・・・
これがもし，独立変数であれば，ダミー変数にすれば
モデルに投入できるんですよね。

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1849.　Re^7: 多重ロジスティック回帰分析　冨田雅一　　2004/01/16 (金) 23:45

> これがもし，独立変数であれば，ダミー変数にすれば
モデルに投入できるんですよね。

できます。
青木先生がご教示下さったように「選択肢がn個あるとき，必要なダミー変数の個数は（n－1）です」から，3値の名義尺度を2つのダミー変数に変換できます。

例えば，
名義尺度----------------------->ダミー変数 1希望する職場にはいれて満足 D1=1 D2=0 2希望していなかったが満足 D1=0 D2=1 3希望しない職場で不満足 D1=0 D2=0
と，いうものです。

しかし，統計素人さんご指摘のMECEをヒントに，この場合，私なら，
希望していた職場か？　はいD1=1，いいえD1=0 満足か，不満か？　　　満足D2=1，不満　D2=0
として，
名義尺度----------------------->ダミー変数 1希望する職場にはいれて満足 D1=1 D2=1 2希望していなかったが満足 D1=0 D2=1 3希望しない職場で不満足 D1=0 D2=0
という2つのダミー変数に変換します。
これならD1ないしD2の係数の推定値のt値により，「希望」ないし「満足」が有意な変数か，どうかを検定することができます。

したがって，鈴木様が，どのような質問項目によってデータを回収されたかということに依ります。

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1853.　Re^8: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/17 (土) 11:49

冨田様

本当にありがとうございました。研究がんばります。

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1818.　Re^4: 多重ロジスティック回帰分析　統計素人　　2004/01/16 (金) 01:40

> MECEとは何ですか？

Mutually Exclusive Collectively Exhaustive
「モレなくダブりなし」という感じでしょうか。

> 希望の職場であれば，希望に関しては，希望どおりで不満はないと考えました。

もしその前提が成立するのでしたら，逆に，希望どおりでないのなら，「希望に関して」満足することはない，ということも言えないですか？
ここで言っている満足とは
・職場希望がかなったことに対する満足なのか
・現在の職場環境や仕事のやりがいに対する満足なのか
その位置づけが少し曖昧になってはいないでしょうか？
また，アンケート(？)の回答者自体が，その曖昧さを抱いたまま回答しているなんてことはないでしょうか。
実物を見ていないので，何ともいえませんが，アンケート質問・回答設定に問題があるような気がいたします。

> どうしたらいいと考えますか？

実際の質問内容と得られた回答データをよく見て，鈴木様が前提とした内容に無理がないと判断できるのでしたら，2群にまとめてもよいのかもしれませんが，もし無理があるようでしたら，多項ロジスティックにしたほうが無難なのではないでしょうか。

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1835.　Re^5: 多重ロジスティック回帰分析　鈴木　　2004/01/16 (金) 14:33

お返事ありがとうございました。
多項ロジスティックを勉強します。

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