多項ロジスティック回帰
多項ロジスティック回帰は、一連の予測変数の値に基づいて被験者を分類する場合に役立ちます。このタイプの回帰はロジスティック回帰に似ていますが、従属変数が 2 つのカテゴリーに制限されていないため、より一般的です。
例: 映画のマーケティングをより効果的に行うために、映画会社では、映画ファンが見に行く可能性が高い映画の種類を予測したいと考えています。多項ロジスティック回帰を実行することにより、観客の年齢、性別、および同伴者の状況が、観客が好む映画の種類に及ぼす影響の大きさを特定できます。こうして、特定の映画の宣伝キャンペーンを、その映画を見に行く可能性が高い人々に合わせて実施することができます。
統計: 反復履歴、パラメーター係数、漸近分散共分散行列と相関行列、モデル効果と部分効果の尤度比検定、-2 対数尤度。Pearson および逸脱のカイ 2 乗適合度。Cox と Snell、Nagelkerke、および McFadden R 2。分類: 応答カテゴリー別の観測度数と予測度数。クロス集計: 共変量パターンおよび応答カテゴリー別の観測度数と予測度数 (残差あり)、および比率。
方法: 多項ロジット・モデルは、すべての因子によるモデル、またはユーザー指定モデルに適しています。パラメーター推定は、反復最尤法アルゴリズムを使用して実行されます。
多項ロジスティック回帰データに関する考慮事項
「データ」。従属変数は、カテゴリー変数でなければなりません。独立変数には、因子または共変量を使用できます。一般に、因子はカテゴリー変数でなければならず、共変量は連続型変数でなければなりません。
仮定: 任意の 2 つのカテゴリーのオッズ比が、他のすべての応答カテゴリーから独立していると仮定されます。例えば、新製品を市場に投入する場合、この仮定によると、他のすべての製品の市場占有率が同じ比率で影響を受けることになります。また、共変量パターンが与えられた場合、応答は独立多項変数であると仮定されます。
多項ロジスティック回帰分析の実施
この機能を使用するには、SPSS® Statistics Standard Edition または Regression オプションが必要です。
- メニューから次の項目を選択します。
- 従属変数を 1 つ選択します。
- 因子はオプションであり、数値またはカテゴリーのいずれかを指定できます。
- 共変量はオプションですが、指定する場合は数値でなければなりません。
この手順により、NOMREG コマンド・シンタックスを貼り付けます。