2値ロジスティックモデルを適合のデータを入力する

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応答/度数フォーマットでの応答

応答データが異なる2つの値を持つ1つの列の場合、次の手順を実行します。オプションとして、該当行の応答および予測変数の値に相当する応答のカウント値が含まれている列をデータに含めることができます。

  1. ドロップダウンから、応答/度数フォーマットでの応答を選択します。
  2. 応答に、解析または予測する2値データの列を入力します。 2値変数は、合格・不合格や真・偽など、2つの水準を持つカテゴリ変数です。応答はY変数とも呼ばれます。
  3. 応答事象に、どの事象で分析を説明するかを選択します。 参照水準を変更しても全体の有意性には影響しませんが、結果はより解釈する意義のある値となる可能性があります。
  4. (オプション)度数に、応答および予測変数の値に相当するカウント値が含まれている列に入力します。
  5. 連続予測変数で、応答の変化を説明または予測すると考えられる連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
  6. カテゴリ予測変数に、生データなどの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
このワークシートでは、購入は応答であり、消費者は新しいブランドのシリアル製品を購入したかどうかを示します。応答事象ははいです。収入は連続予測変数であり、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの1行目には、子どもがいて、収入が37,000ドルの1人の消費者が新しいブランドのシリアル製品を購入したことを示しています。
C1 C2 C3
購入 収入 子ども
はい 37,000ドル はい
いいえ 47,000ドル はい
はい 34,000ドル いいえ
はい 58,000ドル いいえ
このワークシートでは、応答と予測変数は前述の例と同じですが、データには度数変数も含まれます。度数には、行ごとに応答と予測変数の値の組み合わせに対応する消費者の人数が含まれます。ワークシートの1行目には、子どもがいて、収入が40,000ドルの2人の消費者が新しいブランドのシリアル製品を購入したことを示しています。
C1 C2 C3 C4
購入 収入 子ども 度数
はい 40,000ドル はい 2
いいえ 40,000ドル いいえ 12
はい 45,000ドル はい 1
いいえ 45,000ドル いいえ 6

事象/試行フォーマットでの応答

対称となる成功数または事象数がある列と試行回数がある列の2つの列に応答データが含まれている場合、以下のステップを完了させます。

  1. 事象と試行がある2つの列に応答データが含まれている場合、ドロップダウンから事象/試行フォーマットでの応答を選択します。
  2. 事象名(V)に、データ内の事象の名前を入力します。たとえば、合格でも、準拠していない単位でも、購入でも構いません。
  3. 事象数に、事象数がある列を入力します。
  4. 試行回数に、試行回数がある列を入力します。試行回数は、事象数に非事象数を足した数です。
  5. 連続予測変数で、応答の変化を説明または予測すると考えられる連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
  6. カテゴリ予測変数に、生データなどの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。

このワークシートには、購入に事象数が含まれ、新しいブランドのシリアルの購入者数を示します。試行には、試行回数が含まれ、予測変数の組み合わせで調査された顧客数が含まれます。収入は連続予測変数であり、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの1行目には、子どもがいて、収入が37,000ドルの20人の消費者が調査され、そのうちの2人が新しいブランドのシリアル製品を購入したことを示しています。
C1 C2 C3 C4
購入 試行 収入 子ども
2 20 37,000ドル はい
0 3 37,000ドル いいえ
4 12 40,000ドル はい
3 18 34,000ドル いいえ

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