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統計で、要因同士の相互作用(複数要因が合わさるとリスクが高くなるもの)についての質問です。

ある治療法の成否の要因のレトロスペクティヴ分析で、n=約100、分析する要因数は2?5です。(いずれも元データは連続変数)

SPSSで単純に全ての要因に二項ロジを行い、一応有意な結果も得たのですが(ex.要因A・要因Bが高いほど有意に治療は成功する)、散布図やクロス表では、「要因A高値かつ要因C高値は成功率100%」とか「要因B低値かつ要因D低値は成功率0%」のように、要因C・Dは単体では有意水準に満たないものの、他の要因と組み合わさることで非常に有意性がありそうな状況を示しています。

この、相互作用によるオッズ比あるいは治療法の結果に対する有意差のようなものは、どのように示せばよいでしょうか。
要因A(+)要因C(+)群/A(+)C(-)群/A(-)C(+)群/A(-)C(-)群に分けて単純にイェーツ補正カイ二乗検定をしてよいのか、あるいは、ロジスティック回帰分析をする時に適切な設定をすることで、要因の相互作用についても分析できるのか、それとも他の解析手法を用いるべきか。
どなたかご教示頂けると幸いです。

●質問者: AkiyoshiXP
●カテゴリ:医療・健康 科学・統計資料
✍キーワード:EX SPSS いもの イェーツ オッズ
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 1/1件

▽最新の回答へ

1 ● Dursan
●60ポイント

この文章だけですと、変数間に相関があると考えるのがふつうかと思います。

回帰分析の場合変数間の相関は無いという前提で行われますので

回帰分析をそのまま用いるのは難しいかと思います。

そこで回帰分析の前に因子分析を行い、その因子得点を原データとして分析するのが良いかと思います。因子分析はSPSSならべースセットについていますのでそのまま可能かと思います。

詳しくはこちら

◎質問者からの返答

ご回答ありがとうございます。

なるほど! 希望の光が見えてきました。

とするとまずは最尤法などを用いて、因子を抽出してしまおうと思います。

ところで不勉強で申し訳ないのですが、

"その因子得点を原データとして分析する"とは、

具体的にはその後どのように分析するのでしょうか?

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