「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 042

No.10010　ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【初心者】　2009/06/07(Sun) 12:18

こんにちは。
ある課題への正答・誤答を従属変数，他の課題Aと課題Bの成績を独立変数として，SPSSでロジスティック回帰分析を行いました。その結果，一方の課題Aは，係数=1.58，オッズ比=4.84（95%信頼区間1.75～13.38）， Wald=9.24，p=.003で，もう一つの課題Bは，係数=0.36，オッズ比=1.43（95%信頼区間1.02～2.01）， Wald=4.33，p=.038となりました。
このような結果になった場合，ある課題の正答・誤答について，課題Aは課題Bよりも影響力の強い独立変数であると解釈できるのでしょうか？
何らかの検定を利用して課題AとBのオッズ比間の比較を検定することはできないでしょうか？
最初，課題Bのオッズ比は1に近いため影響力の強い説明変数といえないと解釈していたのですが，「課題Bと比べて課題Aのほうが影響力が強い」ということを，統計的検定を用いて証明することはできないでしょうか？

No.10011　Re: ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【ひの】　2009/06/07(Sun) 12:46

　「ある課題への正答・誤答」「課題Aの成績」「課題Bの成績」がセットになったデータなら重回帰分析のほうが適当なのでは？

No.10013　Re: ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【初心者】　2009/06/07(Sun) 16:20

ご指摘ありがとうございます。
ご指摘は，正答を1点，誤答を0点のように間隔尺度として扱うということでしょうか？
実際のロジスティック回帰分析の過程では，性別などの名義尺度も独立変数に含んでおり，ロジスティック回帰分析の変数減少法によって課題Aと課題Bの成績が残ったという状態です。
できれば，ロジスティック回帰分析の結果を利用して，影響力の違いを比較できればと思っているのですが・・・。

No.10016　Re: ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【ひの】　2009/06/07(Sun) 16:52

　すみません。私の勘違いです。#10011の発言は忘れてください。

No.10019　Re: ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【マスオ】　2009/06/07(Sun) 21:18

SASの一般化線形モデル GENMODプロシージャにも線形モデル同様に ESTIMATE文，CONTRAST文があるので，No. 9905からのスレッドが参考になると思います．

http://support.sas.com/onlinedoc/913/getDoc/en/statug.hlp/genmod_sect8.htm#topofpage

No.10020　Re: ロジスティック回帰分析後のオッズ比の比較　　【初心者】　2009/06/07(Sun) 23:03

ありがとうございます。
9905のスレッドと，教えていただいたURLを参考に検討してみます。