No.15088　多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/05(Fri) 06:45

お忙しい中，いつもアドバイスを下さりありがとうございます。

多重ロジスティック回帰分析をしたのですが，オッズ比が3ケタ760.25や350.80とでました。

相関係数を確認しましたところ，0.8や0.5がでた部分がありましたので，いくつかの変数をのぞきました。

その結果有意だった変数が減り，オッズ比が38.6や60.7となったのですが，これでいいのでしょうか。（いろいろな論文を見てもオッズ比が二桁もあまり見ないような気がするのですが）

どうぞよろしくお願いします。
No.15089　Re: 多重ロジスティック　　【star】　2011/08/05(Fri) 07:53

オッズ比の計算に関わる変数のサンプル・サイズは，どうなっていますか？
No.15090　Re: 多重ロジスティック　　【青木繁伸】　2011/08/05(Fri) 08:23

> 相関係数を確認しましたところ，0.8や0.5がでた部分がありましたので，いくつかの変数をのぞきました。

なぜ，「のぞいた」のですか？
No.15091　Re: 多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/05(Fri) 10:10

ご回答ありがとうございます。

まず，サンプルサイズですが総数で約90です。

変数を除去した理由は，多重共線性を考え，相関が強い場合，どちらか，あるいはいくつかの独立変数を除去することで（実際は一つ一つの独立変数を除いたり，加えたりしながら）回帰式の精度を上げようと思いました。

よろしくお願いします。
No.15092　Re: 多重ロジスティック　　【青木繁伸】　2011/08/05(Fri) 10:26

「0.8や0.5がでた」のは，独立変数間でしたか。しかし，相関係数が高いだけで多重共線性があるとは限りませんよ。

サンプルサイズは90ということですが，イベント数はどれくらいなんでしょうか？
最終的にいくつの独立変数を使ったのでしょうか？
No.15093　Re: 多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/05(Fri) 11:01

青木先生，ご回答本当にありがとうございます。

「0.8や0.5」がでましたのは，独立変数間でした。

多重共線性があるとは限らないんですね。

最終的には11の独立変数を用いて，変数増加法（尤度比）で多重ロジスティック回帰分析をしました。

どうぞよろしくお願いいたします。
No.15095　Re: 多重ロジスティック　　【star】　2011/08/05(Fri) 17:36

目的変数 vs. 説明変数（オッズ比が大きくなる）の集計はどうなりますか？
No.15096　Re: 多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/05(Fri) 18:18

こんにちは。

オッズ比が760.25の分は

説明変数　ある　なし
目的変数　
　　ある　70　　2
　　なし　15　　7

で，単変量の結果は，B:-2.79, Exp(B):0.06(0.01-0.32)

オッズ比が350.80の分は
説明変数　ある　なし
目的変数
　　ある　　83　 7
　　なし　　2　　2

で，単変量の結果は，B:2.47, Exp(B):11.86(1.44-97.44)

です。

よろしくお願いします。
No.15098　Re: 多重ロジスティック　　【star】　2011/08/05(Fri) 18:57

集計表がおかしいですね。サンプル・サイズも，イベントの数もおかしいですね。
No.15099　Re: 多重ロジスティック　　【青木繁伸】　2011/08/05(Fri) 21:26

> 最終的には11の独立変数を用いて，変数増加法（尤度比）で多重ロジスティック回帰分析をしました。

最終的に選ばれた（モデルに入った）変数は何個なんですか。
また，名義尺度の説明変数は全部2カテゴリーなんですか。
それと，そもそも分析に使った統計解析プログラムは何でしょうか。
No.15100　Re: 多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/06(Sat) 01:15

御返答ありがとうございます。

分析に使った統計解析プログラムはSPSSです。

最終的に選ばれた変数は7個（ステップワイズ法投入0.2，除去0.25）で，名義尺度の説明変数は全部2カテゴリーです。

ステップワイズ法投入0.05，除去0.1を用いて行うと，
上記の二つの変数が残り，オッズ比は二桁(40以下）になります。

サンプル数は正確には94です。

ステップワイズ法の投入，除去の仕方（参考書を参考に行いました）が
間違っているのでしょうか。
No.15101　Re: 多重ロジスティック　　【star】　2011/08/06(Sat) 06:50

そもそも，集計表からしておかしいと思います。

（1）目的変数：ある：　70+2=72
（2）目的変数：ある：　83+7=90

問題点1：目的変数の「ある」：イベントの数は，一定の筈です。集計表ごとに異なることはありません。
問題点2：サンプル・サイズが 94 で，イベントの数が，72（あるいは，90）と云うのも”普通ではない”ですね（絶対無いとはいいませんが）。

ステップ・ワイズ法云々ではなく，根本の所が，何か決定的におかしいと思います。
No.15102　Re: 多重ロジスティック　　【青木繁伸】　2011/08/06(Sat) 09:05

> ステップワイズ法投入0.05，除去0.1を用いて行うと，
> 上記の二つの変数が残り，オッズ比は二桁(40以下）になります。

それでよいのでは？
なぜ，ステップワイズ法投入0.2，除去0.25などと，緩くしたのでしょう。必要な説明変数が入らないからというのでは，本末転倒です。

イベント数が幾つなのですかとの問いに答えてくれなかったのでなおさらはっきりしないのですが，
> 説明変数　ある　なし
> 目的変数　
> 　　ある　70　　2
>　　なし　15　　7
という体裁自体が不適切で
　　　　　目的変数　
説明変数　ある　なし
　　ある　70　　2
　　なし　15　　7
ということなんではないですか？
No.15104　Re: 多重ロジスティック　　【kokohanami】　2011/08/06(Sat) 11:35

御返答どうもありがとうございます。

すみません，表記の仕方が間違っておりました。
青木先生の言われますように
　　　　　目的変数
説明変数　ある　なし
　ある　　70　　2
　なし　　15　　7

もう一つが
　　　　　目的変数
説明変数　ある　なし
　ある　　83　　7
　なし　　2　　 2

でした。

イベント数という意味がわからずお答えしていなくてすみません。
イベント数＝「目的変数のある」との解釈でよろしければ85です。

ステップワイズ法投入0.2，除去0.25を用いましたのは，
必要な説明変数を入れたかったのと，
投入0.2，除去0.25にした場合，有意となる説明変数の数が一番多かったからです。

しかし，その考え方は間違っていたんですね。

ステップワイズ法の投入0.05，除去0.1を用いるように致します。

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