SPPSによる多重ロジスティック回帰分析をわかりやすく解説従属変数（目的変数）と独立変数（説明変数）って？変数選択の方法は？多重共線性は？必要なサンプルサイズ（標本数・n数）は？

多重ロジスティック回帰分析の特徴

多重ロジスティック回帰分析の概要

多重ロジスティック回帰分析の解析を行うまでの流れ

①従属変数と独立変数の決定

ただし注意が必要なのはこの 単変量解析（2群の比較）で従属変数と有意な関連を認めた変数を独立変数にすればよいという話ではありません ．

したがって 一般的な5%未満といった有意水準ではなく，明らかに有意水準からかけ離れた（p>0.25）のような変数を除外する といった方法が望ましいでしょう．

標本の大きさと独立変数の数の考慮必要なサンプルサイズ（標本数・n数）は？

サンプルサイズ≧2×独立変数の数（Trapp, 1994）

サンプルサイズ≧3~4×独立変数の数（本多, 1993）

サンプルサイズ≧10×独立変数の数（Altman, 1999）

サンプルサイズ≧200（Kline, 1994）

この場合の独立変数の数というのは投入する独立変数の数ではなく， 最終的に抽出された独立変数の数で あるといった点にも注意が必要です．

②多重共線性の確認

①独立変数間の相関行列から相関係数が1に近い変数が無いかを観察する

なお重回帰分析ではVIFのような指標を用いて多重共線性の判断が可能でしたが，ロジスティック回帰分析ではこのような多重共線性を判断するための指標は出力されませんので相関行列表を用いて多重共線性を確認する必要があります．

③独立変数選択の方法の決定

強制投入法変数増加（減少）法：尤度比

変数増加（減少）法：尤度比 は変数選択の基準として最も望ましい方法です．

特にこだわりが無ければ 変数増加（減少）法：尤度比 を選択しておけば間違いないでしょう．

変数増加（減少）法：Wald

こういった問題を考えると 変数増加（減少）法：尤度比 を用いることが望ましいと考えられます．

SPSSを用いた多重ロジスティック回帰分析の実際

①分析⇒回帰⇒二項ロジスティック回帰分析を選択 ②従属変数と独立変数を決定 ③オプション変数の定義

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