ロジスティクス回帰分析における従属変数と調整：事例とその解説

ロジスティクス回帰分析を用いた研究において、従属変数の取り扱いや調整の方法、強制投入法の利用についての疑問が浮かび上がります。この記事では、これらの要素を詳しく解説し、実際にどのように適用されるのかを説明します。

ロジスティクス回帰分析の基本

ロジスティクス回帰分析は、従属変数が2値（0または1）である場合に使用される回帰モデルで、主に事象の発生確率を予測します。この分析では、カテゴリカルなデータを扱い、特に健康研究や社会調査などの分野で広く使用されています。

従属変数がどのように設定されるかによって、分析の結果や解釈が異なるため、変数の設定方法に注意を払うことが重要です。

従属変数としてのfim得点の設定

質問の中で触れられているfim得点を5点や10点刻みで従属変数として設定する方法は、fim得点のカテゴリ化を意味します。これは、特定の得点範囲（例えば、40点未満または40点以上）で分類することを指します。

具体的には、「40点未満」「40点以上」といった二値のカテゴリを作り、それを0または1で表現することになります。このように、fim得点を0または1に変換することで、ロジスティクス回帰分析を実施することができます。

年齢の調整とは？

年齢を調整するということは、分析対象となる他の変数が年齢によって影響を受けないように、その効果を取り除くことを意味します。年齢は、健康や病気のリスクに直接影響を与える要因となることが多いため、分析においてその影響を考慮することが重要です。

年齢を調整する方法としては、回帰分析モデルに年齢を変数として加え、その影響を統計的に取り除く方法が一般的です。これにより、年齢によるバイアスが他の変数に影響を与えることなく、正確な分析結果が得られます。

強制投入法と他に投入すべきカテゴリ

強制投入法（forced entry）は、回帰分析において、事前に選択した変数を強制的にモデルに組み込む手法です。この方法は、特定の変数が分析において重要であると判断された場合に使用されます。例えば、年齢や性別、病歴などが含まれることがあります。

今回のケースでは、fim得点に関連する要因を検討する際に、その他の可能性として「治療歴」「生活習慣」などが投入されることがあります。これらのカテゴリは、fim得点に影響を与える可能性があるため、調整変数として考慮することが理にかなっています。

まとめ

ロジスティクス回帰分析における従属変数の設定、年齢の調整方法、そして強制投入法の使用は、研究結果に大きな影響を与える要素です。fim得点を従属変数として設定する際には、得点を適切にカテゴリ化し、その影響を調整することでより信頼性の高い結果を得ることができます。また、適切なカテゴリを投入することで、より精度の高い解析が可能となります。