「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---029

★ ロジスティック回帰分析の独立変数の数について ★

3931.　ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　2004/08/09 (月) 18:01
└3932.　Re: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　2004/08/09 (月) 18:09
　└3933.　Re^2: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　2004/08/09 (月) 18:21
　　├3935.　Re^3: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　2004/08/09 (月) 20:16
　　│└3936.　Re^4: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　2004/08/09 (月) 20:38
　　│　└3942.　Re^5: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　2004/08/10 (火) 09:59
　　└3934.　Re^3: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　2004/08/09 (月) 19:13

3931.　ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　　2004/08/09 (月) 18:01

ロジスティック回帰分析を用いて，死亡に影響する要因を検討しようとしています。独立変数を捨てきれないのですが，独立変数の数に目安はあるのでしょうか。N＝700vsN＝17000の比較で，17変数を投入している先行研究もあったのですが，2の（独立変数の数）乗が，比較している変数のNよりも小さい必要があるのでしょうか。

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3932.　Re: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　　2004/08/09 (月) 18:09

> 2の（独立変数の数）乗が，比較している変数のNよりも小さい必要

その根拠はどこにあるのでしょう。
権威のある人がいっているのなら，そうなのかも(^_^;)

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3933.　Re^2: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　　2004/08/09 (月) 18:21

例えば，独立変数が全部二値変数だとして，全ての変数の組み合わせについて，最低1ケースが対応するとすれば，
ケース数＞2^（独立変数の個数）
である必要はありますが，3カテゴリー以上を持つ変数とか，独立変数が連続変数の場合にはどうなるのかとか，つっこみどころはいろいろあるように思います。

それよりも，なぜ「独立変数を捨てがたい」のでしょうか。
分析に役に立たない変数は除外していけばよいし，
理論的に必要な変数は必ず入れないといけないし，
そんなに悩むようなことなんでしょうか？

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3935.　Re^3: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　　2004/08/09 (月) 20:16

お返事ありがとうございます！書籍などにあったのでなく工学系の方（ロジスティック回帰にはあまりなじみがないそうですが）から質問を受けて悩んでしまいました。連続変数のことを考えると，組み合わせ毎に最低1ケースというのは必要ないのでしょうか，，
> それよりも，なぜ「独立変数を捨てがたい」のでしょうか。
上記のコメントをもらいそこまで捨てられないしと混乱してしまいました。また，統計ソフトのステップワイズ法では入れたい変数（性別など）が落ちてしまいます。入れたい変数を残し，あとは重回帰のようにR二乗の増分をみることで自力で変数選択してよろしいものでしょうか？かなり初学者なので，変なことを言っていたら申し訳ないのですが，よろしくお願いいたします。

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3936.　Re^4: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　　2004/08/09 (月) 20:38

理論的に必要な変数，あるいは，その領域において必須の変数がモデルに入っていないと，その論文への第三者の評価が低い可能性はあるでしょう。
変数選択は所詮便宜的なものなので，本来なら（どうせやるなら）総当たり法でやるべきでしょう。その後に，先に述べたような，モデルを修正するための変数の加除があるのでしょうね。

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3942.　Re^5: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　試行錯誤　　2004/08/10 (火) 09:59

ありがとうございます！
混乱していたのですが方向性が見えてきた気がします。まずは総当り，その後理論的に必要な変数を極力残し，変数の加除をしてみます。
ありがとうございました。

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3934.　Re^3: ロジスティック回帰分析の独立変数の数について　青木繁伸　　2004/08/09 (月) 19:13

> 例えば，独立変数が全部二値変数だとして，全ての変数の組み合わせについて，最低1ケースが対応するとすれば，
> ケース数＞2^（独立変数の個数）

どんなにがんばっても，そんな状況あり得ない。（確率0とはいわないが）

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