4.6 Ordinal Outcomes（順序ロジスティック回帰）
順序ロジスティック回帰は，回帰モデルの目的変数が順序型変数の場合に使用される分析手法です。
図4.26: Logistic Regression
Dependent Variables（従属変数） 回帰分析に使用する目的変数を指定します。
Covariates（共変量） 回帰分析に使用する説明変数のうち，連続型（
）のものを指定します。Factors（要因） 回帰分析に使用する説明変数のうち，名義型（
）のものを指定します。
| Model Builder（モデルビルダー） 交互作用を含むモデルの作成や複数モデルの比較を行います。- | Reference Levels（基準レベル） 比較基準として用いる水準値を指定します。
- | Model Fit（モデル適合度） モデル適合度に関する設定を行います。
- | Model Coefficients（モデル係数） モデル係数に関する設定を行います。
4.6.1 Model Builder（モデルビルダー）
交互作用を含むモデルの作成や複数モデルの比較を行います。
図4.27: Model Builder
- Predictors（予測変数） 分析モデルに含まれる予測変数（説明変数）の一覧です。
- Blocks（ブロック） 説明変数を組み合わせて分析モデルを作成します。
4.6.2 Reference Levels（基準レベル）
分析において基準とする水準の値を設定します。
図4.28: Reference Levels
- Variable（変数） 名義型説明変数の一覧です。
- Reference Level（基準レベル） 回帰係数を算出する際の基準レベルを指定します。
4.6.3 Model Fit（モデル適合度）
モデル適合度に関する設定を行います。
図4.29: Model Fit
- Fit Measures（モデル適合度） モデル適合度の指標を指定します。
- Deviance 逸脱度を算出します。
- AIC 赤池情報量規準（AIC）を算出します。
- BIC ベイズ情報量規準（BIC）を算出します。
- Overall model test（モデル全体の検定） 全体的なモデル適合度についての検定を行います。
- Pseudo R²（擬似決定係数） モデルのあてはまりの程度を標準化した値を算出します。
- McFadden’s R²（マクファデンのR²） マクファデンの擬似決定係数を算出します。
- Cox & Snell’s R²（コックス=スネルのR²） コックス＝スネルの擬似決定係数を算出します。
- Nagelkerke’s R²（ナゲルケルケのR²） ナゲルケルケの擬似決定係数を算出します。
4.6.4 Model Coefficients（モデル係数）
モデル係数に関する設定を行います。
図4.30: Model Coefficients
- Omnibus Test（オムニバス検定） 各説明変数についてオムニバス検定を行います。
- Likelihood ratio tests（尤度比検定） 各説明変数の説明力が0でないかどうかを検定します。
- Thresholds（閾値）
- Model thresholds（モデルの閾値） 分析モデルにおける切片の推定値を表示します。
- Estimate (Log Odds Ratio)（推定値：対数オッズ比） 回帰係数の推定に関する設定を行います。
- Confidence interval（信頼区間） 回帰係数の信頼区間を算出します。
- Interval [ ] % 信頼区間の幅を指定します。
- Odds Ratio（オッズ比） 各説明変数のオッズ比に関する設定を行います。
- Odds ratio（オッズ比） オッズ比を算出します。
- Confidence interval（信頼区間） オッズ比の信頼区間を算出します。
- Interval [ ] % 信頼区間の幅を指定します。