No.14867 Re: ロジスティック回帰分析 【青木繁伸】 2011/06/27(Mon) 23:30
> 1)腫瘍の大きさと喫煙指数は連続変数のままで適応した方がよいのでしょうか？それと もいくつかのカテゴリーに分けた方がよいでしょうか？
情報量的にはそのまま使うほうが最良でしょう？先行研究と比較するなら，先行研究にあわすのがよいでしょう？
> 2)ロジスティック回帰分析よりもよい検定法はありますでしょうか？
さあ，どうでしょう。私は心当たりがありません。まあ，プロビット回帰分析というのもついでにやってみるとよいかも。
> 重回帰分析は適用出来ないでしょうか？
利用できないですね。最低の選択でしょう。
No.14868 Re: ロジスティック回帰分析 【Boz】 2011/06/27(Mon) 23:40
さっそくのお返事ありがとうございました。大変参考になります。
重回帰分析が利用出来ない理由を教えていただいてもよろしいでしょうか？名義尺度データーが含まれているためでしょうか？
No.14869 Re: ロジスティック回帰分析 【青木繁伸】 2011/06/28(Tue) 00:12
> 重回帰分析が利用出来ない理由を教えていただいてもよろしいでしょうか
0 以下，1 以上の予測値が出ます。
No.14871 Re: ロジスティック回帰分析 【Boz】 2011/06/28(Tue) 00:29
ありがとうございます。
腫瘍マーカーは元々連続変数なので，『正常値』『異常値』の二つに分けると情報量が減ってしまうため，連続変数のままで重回帰分析を用いた方が適切なのかと思ったのですがいかがでしょう？
No.14873 Re: ロジスティック回帰分析 【青木繁伸】 2011/06/28(Tue) 07:19
> 腫瘍マーカーは元々連続変数なので，『正常値』『異常値』の二つに分けると情報量が減ってしまうため，連続変数のままで重回帰分析を用いた方が適切なのかと思ったのですがいかがでしょう？
え？
> 腫瘍マーカーが正常値か異常値かを従属変数として
と書いていたので，それに沿ってコメントしたのですが？
No.14894 Re: ロジスティック回帰分析 【Boz】 2011/06/29(Wed) 22:54
返信遅くなってすみません。
そもそも重回帰分析かロジスティック回帰分析を使うかで迷っておりました。
ヒストグラムを作ったところ，腫瘍マーカーは非正規分布でした。重回帰分析は適応不可と考えてよろしいでしょうか？
No.14904 Re: ロジスティック回帰分析 【のね】 2011/06/30(Thu) 23:25
> そもそも重回帰分析かロジスティック回帰分析を使うかで迷っておりました。
最初の投稿内容と全く異なった話になっていますが，
・ 腫瘍マーカーを『正常値』『異常値』の二つに分けて予測したい場合は「ロジスティック回帰分析」
・ 腫瘍マーカーを連続変数のまま予測したいときには「重回帰分析」
でしょう。
> ヒストグラムを作ったところ，腫瘍マーカーは非正規分布でした。重回帰分析は適応不可と考えてよろしいでしょうか？
正規分布かどうかにかかわらず，「従属変数が独立変数の和で表される」と仮定できれば重回帰分析を行うことができます。従属変数が正規分布していない重回帰分析の例は
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/70.html
など，いくつも検索できます。（単回帰も重回帰の一部です。念のため。）
No.14905 Re: ロジスティック回帰分析 【Boz】 2011/06/30(Thu) 23:45
ご指導大変ありがとうございました。
腫瘍マーカーは画像所見以外にも色々な要素で変動する値と思うので，「従属変数が独立変数の和で表される」と仮定するのは難しい気がしました。まだまだ知識が不十分なため，ご紹介いただいたリンク先で勉強させていただきます。
No.14906 Re: ロジスティック回帰分析 【kai】 2011/07/01(Fri) 08:10
正規分布に従わなければならないのは，重回帰モデルをあてはめたときの残差の分布です．念のため．
生データは様々な要因の影響を受けているので正規分布に従わない場合が多いです．
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