ロジスティック回帰分析

学会発表や論文を見ていると回帰分析はよく用いられているが、正しく使われていないため結果がミスリーディングに繋がってしまっているケースがしばしば見られる。正しく回帰分析を行うためにチェックしておくべき点として、従属変数と回帰分析の種類の関係、説明変数と症例数の関係、投入すべき説明変数、と言う観点でまとめる。

ロジスティック回帰分析をした結果、オッズ比が10の10乗のオーダーなど極端に大きくなったことはないですか？統計解析で出てくる統計量の意味がよくわかっていないと、この意味のわからない大きなオッズ比に振り回されて訳が分からなくなります。その原因と対処法について、実際の論文での例も踏まえて紹介しています。