「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 042

No.09191　多変量解析の手法選択　　【ちびくま】　2009/02/11(Wed) 02:02

アンケート調査のデータに対して，希望理由の選択と個人属性の関係について分析したいと思い，分析手法について勉強しています．
　目的変数：希望理由：10の選択肢から1つ選択
　説明変数：個人属性：性別や職業等の名義変数と年齢等の連続変数
　目的：各希望理由の選択に個人属性がそれぞれどの程度影響しているかを比較したい
以前，ロジットモデルを用いて分析を行ったのですが，連続変数の場合は「変数の値が大きいほど（または小さいほど）選択されやすい」という結果になるため，実際はある値（ある年齢）が関連が強いといった傾向を見ることができないので，違う方法を検討することにしました．
判別分析を適用し平均値から考察しようかと考えましたが，名義変数が複数あり，（ダミー変数に変換後，カテゴリーを1つ落とすために）基準となるカテゴリーも複数になるので，あまり面白い結果が得られないように思っています．

連続変数の影響を丸めず，説明変数の影響を相対的でない形で見るためには，どのような解析手法を用いればよいでしょうか？
まとまりのある説明ができておらず恐縮ですが，この文章のわからない点も含めてご指摘，ご指導お願いします．

No.09193　Re: 多変量解析の手法選択　　【青木繁伸】　2009/02/11(Wed) 06:10

> ロジットモデルを用いて分析を行ったのですが，連続変数の場合は「変数の値が大きいほど（または小さいほど）選択されやすい」という結果になるため

一般的には，そんなことはないと思いますけどね？
変数の値が大きいというのは平均値が大きいというだけのことですか？
大きいと困るなら，定数で（100でも10000でも）割ってやればいくらでも小さくできるでしょう。だけど，そんなことしただけで結果が変わるわけはないですよね。測定単位でいい結果が出るなら，みんな血眼で最適の測定単位を探しますよ。

No.09195　Re: 多変量解析の手法選択　　【ちびくま】　2009/02/11(Wed) 11:34

＞青木先生
返信ありがとうございます．
言葉足らずで申し訳ありません．

> ロジットモデルを用いて分析を行ったのですが，連続変数の場合は「変数の値が大きいほど（または小さいほど）選択されやすい」という結果になるため

という発言についてですが，これは「分析にかけるとき説明変数が大きいと影響が強い」という意味ではなく，「パラメータ×説明変数であるため，パラメータが正の値ならば説明変数が大きくなるほど選択されやすいという解釈になる」という意味です．
このような解釈になる結果ではなく，特に選択に影響している点がある，というような形で表現できればうれしく，判別分析の平均値による考察をしようかと考えた次第です．