「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 042

No.09145　初歩的な質問ですみません。　　【ブラック】　2009/02/06(Fri) 11:30

お忙しいところすみません。
例えばロジスティック回帰分析を行う場合，ある特定の説明変数で「調整」したという記述をよく見かけます。（例えば「年齢」で調整したとか）。一見，「年齢という要因の影響がないようにした」ように感じるのですが，私の理解が正しければその変数を解析に組み入れなかいというだけの話なのではないでしょうか。そうすると，「年齢という要因の影響がない」のではなく「年齢という要因を無視した」だけというように思えます。まずこの見解は正しいでしょうか？そうすると「調整」の意味とは何でしょうか？
もう一つ，最近マルチレベル分析（線形階層モデル）が使われた研究をよく目にするのですが，違うレベルの分析を別々に回帰分析した場合と比べてどのような利点があるのでしょうか。
初歩的な質問ですみませんが，よろしくお願いいたします。

No.09148　Re: 初歩的な質問ですみません。　　【青木繁伸】　2009/02/06(Fri) 16:52

「調整」については，
http://www.ibaraki-kodomo.com/toukei/logis.html
が，わかりやすく説明していると思います。

No.09149　Re: 初歩的な質問ですみません。　　【sb】　2009/02/06(Fri) 20:03

「白髪（W群）は，黒髪（B群）に比べて3倍癌になりやすい」と云う説を聞いたことはありますか。それぞれ，平均年齢が，W群：70歳，B群：40歳だったら，，，なーんだ，と云う落ちになってしまいます。

この様に，年齢の不均衡を隠す（無視する）と，トンデモ学説を量産することが可能となります。妥当な答えを得るには，年齢の不均衡を是正する何らかの”処理”が必要です。
一つは，データを集める時，白髪70歳に対して，黒髪70歳，と云うように，マッチングさせることです。こうすれば，W群，B群で年齢の不均衡は生じません。2群で癌の発生率に差が生じるとした場合，少なくとも，それは，年齢のせいではありません。

では，データを集めた後，W群とB群とで年齢に不均衡があった場合，どうするか？この不均衡の是正を数学的に処理するのが，"統計学的調整”です。詳しくは，成書を。

ageと打ち込んで，リターンキーを押すのが怖くなる話でした。