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ありがとうございます！！！ (ナース) 2006-01-24 22:36:56 すっごく納得です． （と隣の心理の人が大絶賛しています！！！） ほんとうに丁寧にわかりやすく教えていただいたので 私自身も理解できました． 本当に本当に嬉しい気持ちです． というか，先が明るくなったというか． まずは，勉強もかねて提案くださった分析をひととおり経験してみようと思います． そのうえで，自分の研究に適した分析方法を選んでいこうと思います． 言葉では言いつくせませんが 感謝いたします． また，いろいろ勉強させてください． ありがとうございました． 取り急ぎおれいまで．

なによりです (雪本　卓) 2006-01-25 22:39:22 Θ・）　ほめられた？ 個人的には「隣の心理の人」が気になりますが，参考にしていただけるようでなによりです。 教育（＆人に分かりやすく「教える術」を研究）している雪本にとっては > 私自身も理解できました． > 本当に本当に嬉しい気持ちです． ええ。これだけでご飯三杯イケマスヨ？ ごちそうさまでしたm(_ _)m ペコリ

共線性の診断？ (Naito) 2006-02-19 23:04:45 トントン…こんばんは雪本さん 悩める初学者の頭を整理し、明快な指針を示してくださるブログ いつも感動しながら拝見しております。 またまた質問をさせてください。 ある疾患の最終転帰（生か死か）の予測因子を探すためにロジスティック回帰分析を行いました。 単変量解析で見出された１１個の変数のなかからステップワイズ変数減少法で４つ独立した危険因子が残りました。 その４つの因子には名義変数の他、もともと順序尺度（５段階）であったものや連続尺度であったものが含まれていますが、 実用性を考えてすべてカットオフ値を決めて０か１かの値をとるように名義尺度化しております。 実用面ではどの因子も交絡のなさそうな、別々の変数でした。 おもしろい結果が出たのをよろこんで、この結果をあるところで発表したら会場で怖そうな方が立ち上がり 「変数の共線性はどうなんだ？」と質問されて、なんのことやらわからず、何も言えずに立ちすくしてしまいました。 その後、ネットや教科書を調べて連続変数同士の共線性は相関係数やVIFなどを目印に見てゆくのが何となくわかったのですが 順序尺度や名義変数同士の共線性については何を目印にしたらよいのか、どうしても情報を見つけられません。 大変すいませんが、ヒントいただけるとありがたいです。 ちなみに変数同士でカイ２乗で検定するとP<0.05となるものがいくつかあります。 このような場合は変数を除外すべきなのでしょうか？ ソフトウエアはStatview5.0とJMP5.1を使ってます。

Unknown (Midwest) 2006-04-05 22:15:32 出遅れていますが…。 ナースさんの件は、一般化線形（混合）モデルを使えばよいのでは。 単純に解決。

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