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No.11657　Re: 多変量ロジスティック回帰分析　　【surg】　2010/01/06(Wed) 16:54

＞ 順序変数のようなものも使用してよいのでしょうか？

できますよ．Rだとこんな具合です．

> dead <- c(0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1)
> outcome <- gl(3, 3)
> summary(glm(dead ~ outcome, family = binomial()))

Call:
glm(formula = dead ~ outcome, family = binomial())

Deviance Residuals: 
       Min          1Q      Median          3Q         Max  
-1.482e+00  -9.005e-01  -7.976e-05   9.005e-01   1.482e+00  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)   -19.57    6208.83  -0.003    0.997
outcome2       18.87    6208.83   0.003    0.998
outcome3       20.26    6208.83   0.003    0.997

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 11.4573  on 8  degrees of freedom
Residual deviance:  7.6382  on 6  degrees of freedom
AIC: 13.638

Number of Fisher Scoring iterations: 18

> summary(glm(dead ~ as.ordered(outcome), family = binomial()))

Call:
glm(formula = dead ~ as.ordered(outcome), family = binomial())

Deviance Residuals: 
       Min          1Q      Median          3Q         Max  
-1.482e+00  -9.005e-01  -7.976e-05   9.005e-01   1.482e+00  

Coefficients:
                      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)             -6.522   2069.611  -0.003    0.997
as.ordered(outcome).L   14.325   4390.307   0.003    0.997
as.ordered(outcome).Q   -7.139   2534.745  -0.003    0.998

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 11.4573  on 8  degrees of freedom
Residual deviance:  7.6382  on 6  degrees of freedom
AIC: 13.638

Number of Fisher Scoring iterations: 18

＞ たとえば，転移個数 (1) なし, (2) 一個, (3) 多数 みたいな変数を用いてもデータは信頼できるのでしょうか？

これは統計学とは別の問題でしょう．数値データがあるのならば，当然それを使うべきです．

＞ とくに上記の場合，(1), (2), (3) それぞれの間が等間隔でない（感覚的な表現で申し訳ないのですが）場合などにも使用できるのでしょうか？

ordered factor とはそういうものです．

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No.11658　Re: 多変量ロジスティック回帰分析　　【Z】　2010/01/06(Wed) 16:56

Surg様
ありがとうございました。

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