「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 046

No.20841　分析手法　　【はる】　2014/02/08(Sat) 07:06

点検データを利用して，ある事象の発生の原因を調べたいと思います。データは目的変数も説明変数も質的データです。このような場合に数量化二類を適用して問題ないでしょうか。事象は全サンプルの2割でしか発生していません。

No.20842　Re: 分析手法　　【青木繁伸】　2014/02/08(Sat) 08:05

数量化II類はダミー変数を使った判別分析に過ぎません。
従属変数が二値変数だとロジスティック判別分析（ロジスティック回帰分析）のほうがよいかもしれませんね。
多値変数だと，順序ロジスティックとなりますが，その場合は判別分析のほうが分かりやすいかも。

No.20852　Re: 分析手法　　【はる】　2014/02/09(Sun) 22:27

ありがとうございます。従属変数は2値変数です。ロジスティック，勉強してみます。取り急ぎ，御礼申し上げます。

No.20854　Re: 分析手法　　【はる】　2014/02/10(Mon) 09:45

ロジスティック回帰を行う予定ですが，説明変数のサンプルサイズがバラバラです。
たとえば，Y1=700.X1＝700．X2＝500,X3＝300サンプルになっていて，すべての値があるものにあわせるとサンプル数が300になってしまいます。扱うサンプルサイズは従属変数，説明変数すべて同じでないとだめなんでしょうか？

No.20855　Re: 分析手法　　【青木繁伸】　2014/02/10(Mon) 09:51

> 扱うサンプルサイズは従属変数，説明変数すべて同じでないとだめなんでしょうか？

つまり，変数により欠損値があるということでしょう？
欠損値をふくむケースはどのようにして取り扱うつもりですか？欠損値の補完をしないとすれば，分析に使う変数のうちで欠損値を1つでも含むケースは除外するしかないでしょう。

No.20856　Re: 分析手法　　【はる】　2014/02/10(Mon) 14:22

欠損値を補完できないません。なので，事前に説明変数を絞りたいと思います。その場合，カイ二乗検定で5%有意となる組み合わせを関連性がある（独立ではないと判定）として，説明変数を選んできていいものでしょうか？

No.20857　Re: 分析手法　　【青木繁伸】　2014/02/10(Mon) 16:18

> カイ二乗検定で5%有意となる組み合わせを関連性がある（独立ではないと判定）として，説明変数を選んできていいものでしょうか

ダメです。単変量（二変量）解析の結果を寄せ集めても，多変量の結果にはなりません。だってそうでしょう。単変量（二変量）解析の結果を寄せ集めて事足りるなら，多変量解析なんか不要ということになる訳ですから。

まあ，説明変数の個数も少ないのだから，すべての変数の組合せでモデルを作り，結果を吟味すればよいでしょう。