ロジット・モデル (GENLOG コマンド)

ロジット・モデルは、従属因子変数と独立因子変数の間の関係を調べます。

• 独立変数をロジット・モデルの従属変数から分離するには、キーワード BYを使用します。 BY の前のカテゴリー変数は従属変数であり、 BY の後のカテゴリー変数は独立変数です。
• 従属変数と独立変数の両方を含め、最大 10 個の変数を指定できます。
• ロジット・モデルの場合は、 MODEL サブコマンドで MULTINOMIAL を指定する必要があります。
• GENLOG は、散らばりの分析と、アソシエーション・エントロピーと濃度の 2 つの指標を表示します。 これらの指標については、他の場所 ¹ で説明しています。これらの指標を使用して、変数間の関連の大きさを定量化することができます。 どちらも、誤差における比例簡約の数値データです。 エントロピー統計量は、Theil のエントロピー測度に類似していますが、濃度統計量は Goodman と Kruskal のタウb に類似しています。 どちらの統計量も、従属変数と独立変数セットの間の関連の強さを測定します。

例

GENLOG  GSLEVEL BY EDUC SEX 
  /MODEL=MULTINOMIAL
  /DESIGN=GSLEVEL, GSLEVEL BY EDUC, GSLEVEL BY SEX.

• 変数リストのキーワード BY は、 GSLEVEL が従属変数であり、 EDUC と SEX が独立変数であるロジット・モデルを指定します。
• ロジット・モデルは多項分布です。
• DESIGN は、 GSLEVELで SEX と EDUC の結合効果がないかどうかをテストできるモデルを指定します。