IBM SPSS Statistics 25
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Option-Regression

Regression

ロジスティック回帰分析や非線型回帰分析の機能を追加

Product Information

IBM SPSS Regressionは、IBM SPSS Statistics Baseに追加されるオプション製品で、推奨構成の1つです。2項ロジスティック回帰、多項ロジスティック回帰、順序ロジスティック回帰、プロビット回帰、非線型回帰分析などのBaseが持つ機能より高度な回帰分析に対応します。また、傾向スコアによるマッチング機能が追加されます。学術研究や医学・看護研究のほか、製造業、製薬業、市場調査などの多くの分野で活用されているオプションの1つです。

  • 回帰分析メニューに二項ロジスティック、多項ロジスティック、順序ロジスティック、、プロビット、非線型回帰などより高度な回帰分析メニューが追加されます。

■ Regression オプションの主要な機能

■ ロジスティック回帰分析 Logistic Regression
ロジスティック回帰は、一連の予測変数の値に基づいて特性または結果の有無を予測する必要がある場合に役立ちます。線型回帰モデルに似ていますが、従属変数が二分変数であるモデルに適しています。ロジスティック回帰係数を使用して、モデル内の各独立変数のオッズ比を推定することができます。ロジスティック回帰は、判別分析よりも広い範囲の調査に適用されます。

■ 多項ロジスティック回帰分析 Multinomial Logistic Regression
多項ロジスティック回帰は、一連の予測変数の値に基づいて被験者を分類する場合に役立ちます。このタイプの回帰はロジスティック回帰に似ていますが、従属変数が2つのカテゴリーに制限されず、名義尺度や順序尺度の変数を扱うことができます。モデル適合度として、Coxと Snell、Nagelkerke、McFadden R^2 が出力されます。

■ プロビット分析 Probit Analysis
刺激の強さと刺激に対して一定の応答を示すケースの割合との関係を測定します。このプロシージャーは、ある独立変数のレベルが影響しているか、または原因となっていると思われる二分出力がある場合に役立ちます。

■ 非線型回帰 Nonlinear Regression
非線型回帰は、従属変数と一連の独立変数の間の関係の非線型モデルを検出する方法です。線型モデルの推定に限定される従来の線型回帰とは異なり、非線型回帰では従属変数と独立変数の間に任意の関係があるモデルを推定することができます。

■ 重み付け推定 Weight Estimation
標準の線型回帰モデルでは、調査中の母集団内で分散が一定していると仮定します。この仮定が当てはまらない場合、最小二乗法(OLS)を使用する線型回帰では、最適なモデルを推定できなくなります。変動の差を別の変数から予測できる場合は、重み付け推定プロシージャーで、重み付き最小二乗法(WLS)を使用して線型回帰モデルの係数を計算できます。

■ 2段階最小二乗回帰 Two-Stage Least-Squares Regression
標準の線型回帰モデルでは、従属変数の誤差と独立変数の間に相関がないと仮定します。この仮定が当てはまらない場合、、最小二乗法 (OLS)を使用する線型回帰では、最適なモデルを推定できなくなります。2段階最小二乗回帰では、誤差項と相関していない操作変数を使用して、問題のある予測の推定値を計算し(第1段階)、これらの計算値を使用して従属変数の線型回帰モデルを推定します(第2段階)。

■ 傾向スコアによるマッチング Matching by Propensity Score
ランダム化されていない観察型の研究において、背景因子のバランシングを目的に割付の確率を表すバランシングスコア(傾向スコア)を推定し、傾向スコアの近いペアをマッチングすることで背景情報の等質化を図ります。背景のバランスが調整されることで、従属変数に対する独立変数の効果をシンプルに分析することができるようになります。

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