ロジスティック回帰分析とは｜SPSSでできること
ロジスティック回帰分析は、結果が「はい／いいえ」「発生／非発生」などのカテゴリ変数である場合に、
要因の影響や発生確率を推定するための回帰分析手法です。
このページでは、ロジスティック回帰分析で分かることと、SPSSで実施する際に選ぶべき製品（オプション）を明確にします。
ロジスティック回帰分析とは
ロジスティック回帰分析は、目的変数がカテゴリ型（主に二値）の場合に、 説明変数が結果に与える影響を確率として推定する回帰分析です。 医療研究、社会調査、マーケティング、品質管理などで広く用いられます。
この分析で分かること
- 事象が発生する確率
- 各要因が発生確率に与える影響
- オッズ比による影響の大きさ
- 複数要因を同時に考慮した分析結果
ロジスティック回帰分析の主な種類
- 二項ロジスティック回帰：結果が2値（例：成功／失敗）
- 多項ロジスティック回帰：結果が3カテゴリ以上（順序なし）
- 順序ロジスティック回帰：結果が順序尺度
SPSSでロジスティック回帰分析を行う場合の製品選定
| 分析内容 | 対応製品 | 備考 |
|---|---|---|
| 二項ロジスティック回帰 | IBM SPSS Regression | 標準機能 |
| 多項ロジスティック回帰 | IBM SPSS Regression | カテゴリ結果 |
| 順序ロジスティック回帰 | 順序尺度 |
分析対象が二値か、多カテゴリかによって必要なオプションが異なります。 設計段階での製品選定が重要です。
分析時の注意点
- 説明変数間の多重共線性を確認する
- サンプルサイズが十分かを検討する
- オッズ比の解釈に注意する
ロジスティック回帰分析の次に検討すべき分析手法
- 生存分析：時間要素を含む事象分析
- 一般線型モデル（GLM）：連続アウトカムとの統合
- 判別分析：分類目的の比較