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付録 M5実習5: ロジスティック回帰分析 統計ソフトRの使い方

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Academic year: 2017

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(1)

付録. 2011 年 M5 社会医学実習 2: ッ 回帰

量的変数 量的変数 質的変数 回帰

明 い変数 従属変数 質的変数 場合 う 解析 良い う

答え ッ 回帰 析 .

X X

Y 線型モ 線型モ 散 析

Y 一般線型モ 一般化線型モ

明変数 量的変数 質的変数 析や数量化I 様々

類 い 現在 明変数 量的変数 質的変数 両方

含 場合 べ 線型回帰 析 線型モ 枠組 理論化 う

. 明変数 質的変数 従属変数 量的変数 場合 線型回帰

析 散 析 いう 称 用い 多い .

回帰モ 線型回帰モ 拡張 一般化線型モ general

linear model, GLM .一般化線形モ 枠組 幅広い

解析 可能 ッ 回帰モ け ふ

. ッ 回帰モ 従属変数Y 2値変数 使うモ .

線型モ ⊂一般化線型モ

demodata.csv 変数data 本当

変数data タ 格納 見 関数head( ) 使 最初 6

表示 う.

data = read.csv(“demodata.csv”) head(data)

ビュ

省略

回帰直線:身長 使う

(2)

握力 変数化 変数grclass 従属変数 身長ht 明変数

ッ 回帰 析 う. grclass 1 握力強 0 握力弱 身長ht

タ け 使 明 考え .

線型回帰 関数lm( ) (linear model 頭文字) 使 回帰 析 関数glm( ) (general linear model 頭文字) 使う.解析結果 変数res 代入 前回 様 関数summary( ) 使う 結果 表示 .

res = glm(grclass ~ ht, data, family=binomial) summary(res)

glm( ) 一般化線形モ 解析 う関数

回帰 析 う際 family=binomial 指定 必要

解析結果 基本的 線型回帰 場合 赤い箱

印 中 注目 片 係数 推定値 Estimate 標準誤差 Std. Error P 値 Pr( > |z|) Z z value 表示 logit = -47.17232 0.30288×ht

回帰 結果 解釈

(3)

線型回帰直線 場合 回帰 係数

定値 一手間 け い 結果 解釈 .詳 い 明 省 得

推定値 exp(推定値) 変換 ッ 比 .例え

exp(0.30288) [1] 1.353752

直接手 入力 良い 間違い 起 や い 以 う 解析結

res 係数 取 出 う. 解析結果res 何 入 い 見

names(res)

以 う 結果 表示 . 1番目 係数 格納 い

わ . res[[1]] 片 係数 推定値 見

res[[1]]

(Intercept) ht -47.1723244 0.3028841

1番目 片 2番目 ht 係数 取 出 res[[1]][1] # 推定値

res[[1]][2] # ht 係数 推定値

良い .ht 係数 ッ 比 変換 exp(res[[1]][2])

(4)

ht 係数 指数乗 exp(res[[1]])

良い .後者 res[[1]] 片 係数 2 数値 入 ベ

ベ 成 指数乗 . 結果 ht ッ 比 約1.35

わ .ht う 量的変数 場合 1単 あ 場合 cm

比 あ 注意 く い.

(Intercept) ht 3.260767e-21 1.353757e+00

注 計算結果 あ e 数字 10 表 .

回帰 結果

回帰式 予測値 身長ht

fit = fitted(res) plot(data$ht, fit)

fitted( ) 回帰式 予測値 関数

被験者 予測値 得 当然 実際 タ 異 .

小 モ 良いモ わけ .予測値 入 変数fit 身長ht

対 ッ 際 plot(X, Y) 使 い . plot(Y~X, data)

(5)

実際 観測値grmax う.

plot(data$ht, data$grmax)

130 140 150 160 170 180

0.00.20.40.60.81.0

data$ht

fit

(6)

あわ 消え

図 重 合わ 前 par(new=T) いう マ ナ 必要 .

plot(data$ht, fit, col=”red”) # 赤色 par(new=TRUE)

plot(data$ht, data$grmax)

130 140 150 160 170 180

1.01.21.41.61.82.0

data$ht

data$grclass

(7)

身長 いほう 高いほう け 観測値grmax 0 1 移 変わ 見

取 . 赤色 ッ 回帰モ 当 う

あ 一目 わ .

回帰直線:身長 性別 使う

場合 線型回帰モ 場合 く以 う.

res2 = glm(grclass ~ ht + sex, data, family=binomial) summary(res2)

130 140 150 160 170 180

0.00.20.40.60.81.0

data$ht

fit

130 140 150 160 170 180

0.00.20.40.60.81.0

data$ht

data$grclass

(8)

身長ht 用い 場合 係数0.30288 0.20498 く係数

変化 い わ .実際 性別sex 入 モ 男女別

ッ 回帰式 ッ 以 う 男性 赤色 女性 黒色

並行 い わ . 男性 片 2.56690 け女性

大 く い 相当 . う 線型回帰 析 場合 く 場合

性別 入 モ 方 良 う .

(9)

解析結果 解釈 変換 う.

exp(res2[[1]])

(Intercept) ht sexM 6.769781e-15 1.227505e+00 1.302543e+01

ht 1cm 1.23 男性 女性

1.30 明変数 量的変数 場合 1

ッ 比 明変数 質的変数 場合 他 女性 対 あ

男性 ッ 比 .

130 140 150 160 170 180 190

0.00.20.40.60.81.0

data$ht

data$grclass

130 140 150 160 170 180 190

0.00.20.40.60.81.0

130 140 150 160 170 180 190

0.00.20.40.60.81.0

図 重 合わ 前 par(new=T) いう マ ナ 必要 .

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