5.5 Log-Linear Regression(対数線形回帰)
対数線形回帰は,クロス集計表の各セルの期待値を対数変換したうえで,それらが説明変数(独立変数)の主効果や交互作用による影響をどのように受けているかを検討します。「回帰」という名前がついていますが,χ²適合度検定やχ²独立性検定と同じく度数データの分析手法です。
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図5.10: Log-Linear Regression
- Factors(要因) 分析に使用する変数を指定します。
- Counts (optional)(度数) 度数が入力されている変数を指定します(オプション)
- (モデルビルダー) 交互作用を含むモデルの作成や複数モデルの比較を行います。
- (基準レベル) 比較基準として用いる水準値を指定します。
- (モデル適合度) モデル適合度に関する設定を行います。
- (モデル係数) モデル係数に関する設定を行います。
- (推定周辺平均) 各主効果の周辺平均値(回帰モデルによる推定値)に関する設定を行います。
5.5.1 Model Builder(モデルビルダー)
交互作用を含むモデルの作成や複数モデルの比較を行います。
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図5.11: Model Builder
- Predictors(予測変数) 分析モデルに含まれる予測変数(説明変数)の一覧です。
- Blocks(ブロック) 説明変数を組み合わせて分析モデルを作成します。
5.5.2 Reference Levels(基準レベル)
分析において基準とする水準の値を設定します。
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図5.12: Reference Levels
- Variable(変数) 名義型説明変数の一覧です。
- Reference Level(基準レベル) 回帰係数を算出する際の基準レベルを指定します。
5.5.3 Model Fit(モデル適合度)
モデル適合度に関する設定を行います。
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図5.13: Model Fit
- Fit Measures(モデル適合度) モデル適合度の指標を指定します。
- Pseudo R²(擬似決定係数) モデルのあてはまりの程度を標準化した値を算出します。
5.5.4 Model Coefficients(モデル係数)
モデル係数に関する設定を行います。
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図5.14: Model Coefficients
- Omnibus Test(オムニバス検定) 各説明変数についてオムニバス検定を行います。
- Estimate (Log Odds Ratio)(推定値:対数オッズ比) 回帰係数の推定に関する設定を行います。
- Interval [ ] % 信頼区間の幅を指定します。
- Odds Ratio(オッズ比) 各説明変数のオッズ比に関する設定を行います。
- Interval [ ] % 信頼区間の幅を指定します。
5.5.5 Estimated Marginal Means(推定周辺平均)
各効果の周辺平均値(分析モデルに基づく平均値)の推定に関する設定を行います。
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図5.15: Estimated Marginal Means
- Marginal Means(周辺平均値) 周辺平均値の算出対象を指定します。
- General Options(全般オプション)
- Interval [ ]% 信頼区間の幅を指定します。
- Output(出力)