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オッズ比が表示されない

 投稿者:コンセント  投稿日:2016年 2月22日(月)00時58分49秒
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  多重ロジスティック回帰分析をしています。SPSSで学ぶ医療系多変量データ解析のp128(第9刷)までいきました。ここで、方程式中にない変数、というのがあり、この中の変数のオッズ比や信頼区間が表示されません。どうしてでしょうか。計算する方法はあるのでしょうか。  
 

テスト

 投稿者:対馬  投稿日:2015年 3月26日(木)07時54分59秒
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  テスト  

Effect sizeでの95%CIの算出

 投稿者:JK  投稿日:2013年 2月 2日(土)09時05分31秒
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  介入前後での2つの評価の効果量を調査しています。本には記載されていませんがSPSSでeffect sizeの算出方法および95%CIの求め方をご教授ください。  

Re: ロジスティック解析

 投稿者:対馬栄輝  投稿日:2008年 4月13日(日)12時08分40秒
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  > No.5[元記事へ]

> 私も先の質問と似ているのですがロジステッィク解析で処理後に立位体前屈のデータが消えているのが気になりました。多分処理するとその後に「方程式中にない変数」という項がでてくると思うのですが、これは先の回答にあったようにp<0.05とならないので省略しているのですよね?

 その通りです.

> また私も今処理中なのですが「方程式中にない変数」で「スコア」がでてきますがこれはオッズ比を示しているのでしょうか?

 これはオッズ比ではなく,スコア統計量のことで,χ2検定(全体χ2検定と呼ばれる)により変数の有意性を検定しています.有意ではないので,回帰式に含まないことになります.

>なかなか著書に書かれているようにきれいに結果がでなくて悩みます…オッズ比の(Exp(B))も504835895とか数値がでてきますがこれは正確な値じゃないんでしょうか?

 著書では助長な(←簡単な解析を行う上で)結果を省略しています.オッズ比の値については,SPSS Ver11.5,12,14,16で,かつ出版担当の方と編集協力者に確認して頂いておりますが,問題ありませんでした.ご使用されているSPSSのバージョンにより値が異なることがあるかもしれません(バグです).たとえばシャピロウイルク検定はバージョン10.xでは,多少値が異なることもあるようです.
 

ロジスティック解析

 投稿者:長尾  投稿日:2008年 4月12日(土)17時35分35秒
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  対馬様
「SPSSで学ぶ医療系データ解析」を読みながら統計処理を今必死に行っております。他の本にはない詳しい統計方法が記載されており本当に助かっております。
私も先の質問と似ているのですがロジステッィク解析で処理後に立位体前屈のデータが消えているのが気になりました。多分処理するとその後に「方程式中にない変数」という項がでてくると思うのですが、これは先の回答にあったようにp<0.05とならないので省略しているのですよね?
また私も今処理中なのですが「方程式中にない変数」で「スコア」がでてきますがこれはオッズ比を示しているのでしょうか?なかなか著書に書かれているようにきれいに結果がでなくて悩みます…オッズ比の(Exp(B))も504835895とか数値がでてきますがこれは正確な値じゃないんでしょうか?
 

西野様への返答

 投稿者:対馬栄輝  投稿日:2008年 4月11日(金)16時57分1秒
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   著書のご活用有り難うございます.
 ここでは「変数増加法」という変数選択法を使用しています.
 従いまして,出力結果は「役に立たない変数を自動的に入れない式」が出力されます.
 もし,全てを入れた結果が必要であれば,図14.6で「強制投入法」を選ぶとよいです.
 役に立たない変数を入れると回帰式の不具合となるので,組み入れないというのが一般的です.まれに(Wald基準では)p<0.05とならない変数も入れてロジスティック回帰を行っているケースがありますが,それは間違った結果の提示の仕方です.
 

ロジスティック解析

 投稿者:西野  投稿日:2008年 4月11日(金)16時06分56秒
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  spssの本では大変よくわかりやすく重宝しています。
ロジスティック解析でお聞きしたいのですがp251 から共変量に立位体前屈のデータをいれてますが解析結果では立位体前屈のオッズ比はなくなっていますがなぜでしょう?
まだまだ知識に乏しく、失礼な質問かもしれませんがお願いいたします。
 

徳野様への返答

 投稿者:対馬栄輝  投稿日:2007年12月 3日(月)15時50分50秒
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  対馬です.

> 多くの実例を使った説明で医療系ではない実務者でも、手法の具体的な使い方を理解するのに非常に役に立っています。

有り難うございます.今後ももっとわかりやすく改良するために,ご意見いただけましたら幸いです.

> さて、P185~の反復測定による分散分析の後の多重比較法に関する説明に関する質問です。
> この例では球面性の検定では仮説が成立しない場合で、その後の多重比較ではTukeyのHSDを使っていますが、TukeyのHSDは正規性と等分散性を前提とした多重比較法と認識しています。球面性の仮説が成り立たない場合は、等分散性を疑うべきという記述をどこかのホームページで見たことがありますが、この場合TukyのHSDを使用して差し支えないのでしょうか?

 結論から申し上げますと「どちらでもよい」となります.なぜなら,どちらが正しいかを明言できないためです.
 ちなみに球形検定の性質は,千野先生のhttp://www.aichi-gakuin.ac.jp/~chino/anova/chapter2/sec2-1-2.htmlが参考になります.
 さて,どちらでもよいというのは無責任ですので,あくまで主観になりますが,意見を述べさせていただきます.現状では,球形検定によって多重比較法まで対応させる確たる知見がありません.球形性が仮定できないときは,反復測定要因を持つ分散分析データに対してF値が歪むことを危惧して補正します.しかし,ついでに多重比較法も歪みます,というところまでは言及していないのです(そもそも反復測定分散分析では多重比較法を考えていないというデザイン上の問題もありますが…).私のテキストでは差し障りのないように,Tukey法で解説していました.反復測定デザインの多重比較法は,形式的にペアのt検定と同様であり,仮に不分散であっても,大きな問題ではないと考えます.
 しかし,ご指摘のように球形性が仮定できないときは,補正したシェフェ法などを使用した方がよいという意見もあります(http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kano/research/seminar/gasshuku/question_r.html).何かしらの問題を考えるのであれば,実際はTukey法ではなく,Games-Howell法などの不等分散の検定でもよいかもしれません.ただ,球形検定では差を見たい要因だけでなく被検者要因との兼ね合いで球形が保たれなくなるのですから,これも必ずしも得策とは考えていません.
 

反復測定による分散分析後の多重比較

 投稿者:徳野義信メール  投稿日:2007年12月 3日(月)09時12分56秒
返信・引用
  多くの実例を使った説明で医療系ではない実務者でも、手法の具体的な使い方を理解するのに非常に役に立っています。
さて、P185~の反復測定による分散分析の後の多重比較法に関する説明に関する質問です。
この例では球面性の検定では仮説が成立しない場合で、その後の多重比較ではTukeyのHSDを使っていますが、TukeyのHSDは正規性と等分散性を前提とした多重比較法と認識しています。球面性の仮説が成り立たない場合は、等分散性を疑うべきという記述をどこかのホームページで見たことがありますが、この場合TukyのHSDを使用して差し支えないのでしょうか?
統計手法を完全に理解できていない者の質問ですが、ご回答いただけたら幸です。
 

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