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ロジスティック回帰分析 (logistic regression analysis)

公開日:  最終更新日:2017/05/09   Analytics method 

スケール変数に基づいてカテゴリ変数を予測・説明するための多変量解析手法。目的変数はカテゴリ変数のみで、一般的に、カテゴリが2つの場合の2項ロジスティック回帰がもっともよく利用されています。要因となる説明変数としてはスケール変数のみしか利用できませんが、判別分析と異なり正規性を仮定しません。また、オッズ比 Odds Ration, OR の計算を行うことができ、説明変数の目的変数に対する影響力を調べることができます。

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※IBM SPSS Statistics24(Regressionオプション)で出力したテーブル例(編集済み)

医療・看護、臨床研究や金融系のリスク解析などで頻繁に利用されています。目的変数に対する要因が1つの場合は単変量解析ですが、複数になる場合は多変量解析になります。

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クロス集計表
回帰分析

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■ データ分析ソフトウェア
IBM SPSS Statistics(Regression オプション)
IBM SPSS Modeler(Professional)

■ 支援サービス
IBM SPSS Statistics 医療従事者のための分析3(操作研修コース)
IBM SPSS Statistics予測のための回帰・ロジスティック回帰分析(操作研修コース)

■ E-Learningコース(E-Learning+Textbook)
IBM SPSS Statisticsによる統計解析【初級編B】回帰分析とロジスティック回帰分析

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