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性別違和のある成人の精神疾患併存を予測する因子:結果3 

性別違和のある成人の精神疾患併存を予測する因子:結果3 
  
性別違和のある成人の精神疾患併存を予測する因子
Factors predicting psychiatric co-morbidity in gender-dysphoric adults
Terada S ら。 
  
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22884214
所属: 岡山大学内科,神経精神医学学科。 
  
要約  http://morisitaazami.blog.fc2.com/blog-entry-250.html
背景 http://morisitaazami.blog.fc2.com/blog-entry-258.html
方法 http://morisitaazami.blog.fc2.com/blog-entry-259.html
結果1 http://morisitaazami.blog.fc2.com/blog-entry-260.html 
結果2 http://morisitaazami.blog.fc2.com/blog-entry-261.html 
  
結果3(抄訳) 
  
表3 精神疾患併存に影響する因子の多重ロジスティック回帰分析*

GIDrisktable3 01
B: 回帰係数(SPSS では"B"で表される)
SD: 標準誤差(standard errorなので,SDよりSEと普通約す)。SE=SD(標準偏差)/√n nが充分大きい時
Wald: Wald統計量=(SE/B)2
OD: オッズ比
CI: オッズ比の信頼区間
 
MTF: -2log likelihood = 106.592
 Model X2 = 13.173 (p = 0.010)
 予測方程式:p=1/((1+exp(-1xscore))
 score = 1.033x不登校+1.364xアセクシュアル+1.824女性愛好-2.582
 
FTM:    -2log likelihood = 153.203
 Model X2 = 28.334 (p < 0.001)
 予測方程式:p=1/((1+exp(-1xscore))
 score = 1.295x不登校+2.224xアセクシュアル -4.280
 
不登校 なし=0,あり=1
精神疾患併存 なし=0,あり=1
両性に惹きつけられない事=1,女性に惹きつけられない事=1
(ダミー変数を使い,順序尺度、名義尺度のカテゴリー化して,独立変数として使用します。
 
*多重ロジスティック回帰分析,Multivariate Logistic Regression analysis
http://www.kdcnet.ac.jp/hepatology/technique/statistics/multivar/multivar1.htm
http://www.kdcnet.ac.jp/hepatology/technique/statistics/logistic.htm
http://www.ibaraki-kodomo.com/toukei/logis.html
 
この論文の,方法の節では,SPSS(総合統計ソフトパッケージ),ステップワイズ法,尤度(ゆうど,likelihood)比検定を,使ったと書いています。
 

多重ロジスティック回帰分析は,応答変数Yが二分変数で2つの値の内のどちらかをとり、説明変数Xは数値変数(連続変数,実数,整数など)でも,名義変数(男性/女性のような変数)でもどちらも使える重回帰分析です。
多重ロジスティック回帰分析は結果が二分変数なので,この論文では,GIDで精神疾患併存がある/ない,に関係している複数の因子を見つつけ,それら複数の因子によって,結果がどちらの値をとるのかを予知したりに使われています。
 

線型回帰分析においては、その回帰式はY(従属変数)とX(独立変数)の直線の式で説明され、その回帰係数bは、Xが1単位変化した場合のYの変化量をあらわす値になります。

ロジスティック回帰における回帰式は、結果に対数オッズ(ロジット)を使います。オッズは、事象が起こる確率をPとしたときの事象が起こらない確率(1-P)の比です。この対数をとったものが対数オッズとよばれ、Xと結果の関係を線型式で表現できます。
回帰係数Bは、Xが1単位増加したときのYの変化量になりますので、この場合、Xが1単位増加したときの対数オッズの変化量になります。これは直感的な解釈が困難ですので、回帰係数Bの指数(EXP)をとります。そうするとXが1単位増加したときのオッズの変化量になり、これがオッズ比をあらわすことになります。
 

対数尤度(log likelihood=LL)  -2LLはχ2分布します。-2log LはSPSSでは-2LLと表されます。
 

ステップワイズ法はある統計量を用い、その統計量の改善が最も適したものになるように自動的に選択してくれる便利な方法です。ある統計量とは、Wald統計量、尤度、条件統計量などです。

表を全部出すには,表をクリックしてください。

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