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。名義応答には、キズ、打痕、摩耗などの順位を持たない結果が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。

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応答変数に、合格と不合格などの、2つのカテゴリが含まれている場合は、2値ロジスティックモデルの当てはめを使用します。
応答変数に、まったくそう思わない、そう思わない、どちらともいえない、そう思う、とてもそう思うなど、自然な順序のカテゴリが3つ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、欠陥数などの発生件数が数えられている場合は、ポアソンモデルの当てはめを使用します。