2値適合線プロットの分析オプションの指定

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このトピックの内容

リンク関数
全区間の信頼水準
信頼区間のタイプ
オッズ比の増分

リンク関数

Minitabには3つのリンク関数が用意されているため、幅広く多様な2値応答モデルへの適合が可能です。リンク関数は分布関数の逆関数です。リンク関数は、データへの良好な適合が得られるものを選択する必要があります。出力値における適合度の統計量を調べて、異なるリンク関数を使用してモデルがどの程度データに適合するかを比較します。それまでの経緯や該当分野での特殊な意味合いに応じ、リンク関数を選択することもできます。詳細はリンク関数とはを参照してください。

Logit: デフォルトでは、logitリンク関数は推定係数の最も自然な解釈を提供し、オッズ比の推定値を提供するため、この関数を使用します。
Normit/Probit: normitリンク関数を使用し、複数のカテゴリに分けられる正規分布に従った基本的な変数があると仮定します。たとえば、農薬耐性は、正規分布に従った昆虫の測定不可能な特性であると仮定します。しかし農薬耐性を記録する代わりに、昆虫を様々な農薬量で生存したか死亡したかのカテゴリーに分類します。
Gompit/相補的log-log: ゴンペルツ分布関数の逆数であるgompit関数を使用します。logit関数またはnormit関数がデータに適合しない場合、gompit関数は非対称であることから、十分に適合することがあります。

全区間の信頼水準

適合線プロットに表示される信頼区間の信頼水準を入力します。

通常、95%の信頼水準が適切です。95%の信頼水準は、母集団から100個のランダムサンプルを採取した場合、サンプルのうちおよそ95個の信頼区間に区間から推定されるパラメータが含まれることを示しています。与えられたデータセットにおいて、信頼水準の値を低くすると信頼区間が狭くなり、信頼水準を高くすると信頼区間が広くなります。

注

信頼区間を表示するには、グラフサブダイアログボックスに移動して、2値適合線プロットの下で信頼区間を表示を選択してください。

信頼区間のタイプ

両面区間または片側境界を選択できます。信頼水準が同じ場合、境界は信頼区間の点推定に近いです。上側境界は、下側の境界の値になる可能性をもたらしません。下側境界は、上側の境界の値になる可能性をもたらしません。

両側: 両側信頼区間を使用して、事象が発生する確率の可能性のある上限値と下限値を推定します。
下限: 下側信頼境界値を使用して、事象が発生する確率の可能性のある下限値を推定します。
上限: 上側信頼境界値を使用して、事象が発生する確率の可能性のある下限値を推定します。

オッズ比の増分

データ単位に基づきオッズ比を計算するため、値を入力して単位を変更します。たとえば、予測変数がグラム単位の質量である場合、1000を入力してキログラムのオッズ比の変化を判断します。