名義ロジスティック回帰の概要

名義ロジスティック回帰を使用して、1組の予測変数と名義応答の関係をモデル化します。二項応答には、傷、へこみ、および裂け目など、順位が関係しない結果が3種類以上あります。交互作用、多項式、枝分かれ項を含めることもできます。

たとえば、学校の管理者が、特定のクラスに対する生徒の選好に影響を与える変数を調べようとしています。管理者は、名義ロジスティック回帰を使用して、生徒の年齢とクラスの教授法がクラスの選好に関連しているかどうかを判断します。

この分析の場所

名義ロジスティック回帰を使用するには、統計 > 回帰 > 名義ロジスティック回帰を選択します。

他の分析を使用する場合

  • 応答変数に合格や不合格などの2種類のカテゴリが含まれる場合は、2値ロジスティックモデルを適合を使用します。
  • 応答変数に、「強く反対」「反対」「どちらでもない」「同意」「強く同意」などの自然律に従うカテゴリが3種類以上含まれている場合は、順位ロジスティック回帰を使用します。
  • 応答変数で欠陥の数などの出現数を数える場合は、適合ポアソンモデルを使用します。
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