2値適合線プロットの例

ある医療研究者が、新しい薬の投与量水準が大人の体内のバクテリアの存在に及ぼす影響について知りたいと考えています。研究者は30人の患者に対して6つの投与量水準を使用して実験を行いました。研究者は、2週間にわたって、各投与量水準の薬を5人ずつの患者に与えます。2週間後、各患者はバクテリアが検出されるかどうかの検査を受けます。

データには2値応答変数と1つの連続予測変数が含まれているため、研究者は、2値適合線プロットを使用して薬の投与量がバクテリアの存在に関係しているかどうかを調べます。

  1. サンプルデータを開く、バクテリア薬.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > 2値適合線プロットを選択します。
  3. ドロップダウンリストから、事象/試行フォーマットでの応答を選択します。
  4. 事象名に、バクテリアなしと入力します。
  5. 事象数に'バクテリアなし'を入力します。
  6. 試行回数試行回数を入力します。
  7. 予測変数に'投薬量(mg)'を入力します。
  8. グラフをクリックします。残差プロットで、一覧表示を選択します。
  9. 各ダイアログボックスでOKをクリックします。

結果を解釈する

投薬量のp値は有意水準の0.005未満です。これらの結果は、薬の投与量とバクテリアの有無の関係が統計的に有意であることを示しています。2値適合線プロットは、投薬量が増加するにつれて、バクテリアが存在しないという対数尤度が増加します。さらに、オッズ比は、投薬水準が1mgずつ増加するのに対して、バクテリアが存在しないという対数尤度はおよそ38倍増加します。適合線プロットは、モデルがデータに適合することを示し、残差プロットはモデルに問題がないことを示します。

二次適合線:バクテリアなし対投薬量(mg)

方法 リンク関数 Logit 使用中の行 6
応答情報 変数 値 計数 事象名 バクテリアなし 事象 18 バクテリアなし 非事象 12 試行回数 合計 30
逸脱 (deviance)表 要因 自由度 調整偏差 調整平均 カイ二乗 p値 回帰 1 22.7052 22.7052 22.71 0.000 投薬量(mg) 1 22.7052 22.7052 22.71 0.000 誤差 4 0.9373 0.2343 合計 5 23.6425
モデル要約 逸脱 逸脱 (deviance) (deviance) R二乗 (調 R二乗 整済み) AIC 96.04% 91.81% 21.68
係数 係数の標 項 係数 準誤差 VIF 定数 -5.25 1.99 投薬量(mg) 3.63 1.30 1.00
連続予測変数のオッズ比 オッズ比 95%信頼区間 投薬量(mg) 37.5511 (2.9645, 475.6528)
回帰式 P(バクテリアなし) = exp(-5.25 + 3.63 投薬量(mg))/(1 + exp(-5.25 + 3.63 投薬量(mg)))
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