順位ロジスティック回帰の分析のオプションを選択する

Minitabには3つのリンク関数が用意されているため、幅広く多様な順位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。データへの良好な適合が得られるリンク関数を選択する必要があります。出力結果の適合度の統計量を調べ、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。それまでの経緯やその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ので、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。ただし農薬耐性を記録する代わりに、昆虫を農薬にさらした後で、どれくらいの期間生き残ったかの順位カテゴリで、昆虫を分類します。
• 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、この関数が十分に適合することがあります。

応答の参照事象や因子の参照水準を変更できます。参照の事象や水準を変更しても全体の有意性には影響しませんが、意義の大きい結果となる可能性があります。詳細は、順位ロジスティック回帰で推定された係数の解釈を参照してください。

応答値の順序

参照事象を変更する場合、最小から最大までの応答値の順位を入力します （テキストおよび日付/時刻の水準は鉤括弧で囲む必要があります）。デフォルトでは、データ型に基づいて以下の参照事象を設定します。

• 数値変数の場合、参照事象は最大の数値です。
• 日付変数または時刻変数の場合、参照事象は最も最近の日付または時刻です。
• テキスト変数の場合、参照事象はアルファベット順で最後のものです。

参照レベル(カテゴリ予測変数、レベル)

デフォルトの水準を変更する場合、参照水準を伴うカテゴリ予測変数を入力します （テキストおよび日付/時刻の水準は鉤括弧で囲む必要があります）。デフォルトでは、データ型に基づいて以下の参照水準を設定します。

• 数値予測変数の場合、参照水準は最小の数値です。
• 日付予測変数または時刻予測変数の場合、参照水準は最も早い日付または時刻です。
• テキスト因子の場合、参照水準はアルファベット順の最初のものです。

いくつかのシナリオに推定係数の値を入力できます。たとえば、アルゴリズムが解を収束するように開始推定値を指定したり、独立サンプルを使用してモデルの妥当性を検証したりできます。詳細は推定された係数に対する初期値の入力を参照してください。

アルゴリズムの初期推定値

モデルパラメータの初期値を含む列を入力します。モデルパラメータの初期値または検証モデルのパラメータ推定値を指定します。

検証モデルの推定値

推定されたモデルパラメータの初期値を含む列を入力します。そうすると、検証モデルが適合されます。