Q39
Q
多項(名義)ロジスティック回帰分析と順序ロジスティック回帰分析はどのように使い分けるのですか。
A
多項(名義)ロジスティック回帰は就労形態(正規雇用、非正規雇用、自由・自営業、無職)のように、カテゴリ間に大小関係がない質的変数を目的変数として回帰分析を行いたいときに使います。
一方順序ロジスティック回帰分析は健康状態の自己評価*のようにカテゴリ間に順序がある質的変数を目的変数として回帰分析を行いたいときに使います。
※健康状態の自己評価とは以下のような質問に対する回答です。
あなたの健康状態は、全般的に見て、いかがですか？
（最もよくあてはまる数字ひとつに○をつけてください。）
１．とてもよい
２．よい
３．普通
４．悪い
５．とても悪い
変数の扱い方
検定
重回帰分析
- Q15偏回帰係数と標準化偏回帰係数の違いは？
- Q16最小二乗法とは何か？
- Q17ダミー変数とは何か？
- Q18ダミー変数の回帰係数の値はどのように解釈できるか？
- Q19決定係数とはなにか？
- Q20重回帰分析で決定係数が低いが大丈夫か？
- Q21多重共線性とはなにか？
- Q22多重共線性はどのように確認したらいいか？
- Q23分散拡大要因とは何か？
- Q24一般線形モデルとは何か？
- Q25一般線形モデルの従属変数に順序変数を使ったり，パラメトリック検定を適用してよいか？
- Q26一般線形モデルの説明変数に順序変数を使ってよいか？
- Q27重回帰分析やt検定など従属変数の分布に正規分布を仮定している分析で従属変数が正規分布してないがどうしたらいいか？
- Q28回帰分析で出てくる，誤差と残差の違いは何ですか？
- Q29回帰分析で使用するダミー変数の参照カテゴリはどのように決めるのですか。
- Q30(偏)回帰係数の検定が有意でなかった場合は，目的変数と説明変数は関連がないと結論付けていいのでしょうか．
- Q31「年齢・性別等を調整する」とよくいいますがどういう調整をしたら調整したことになるのでしょうか？
- Q32階層的重回帰分析とは何ですか。
因子分析
ロジスティック回帰分析
構造方程式モデリング