多数の被験者の健診データから、説明変数である年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数が目的変数であるがんの発症の有無に及ぼす影響を統計的に分析した上で、ある人の年齢、飲酒の頻度及び喫煙本数から、その人のがんの発症確率を推定するモデルを構築した。 この時用いられる分析手法はどれか。
| 年齢 | 飲酒の頻度(回/週) | 喫煙本数(本/週) | がんの発症の有無 |
| 50 | 7 | 70 | 有 |
| 40 | 5 | 40 | 有 |
| 55 | 2 | 10 | 無 |
| 45 | 5 | 0 | 無 |
| ア | ABC分析 | イ | クラスター分析 | |
| ウ | 主成分分析 | エ | ロジスティック回帰分析 |
答え エ
【解説】
| ア | ABC分析は、「重点分析」とも呼ばれ、たくさんあるものを整理し大事な項目の大きい順にならべ、プライオリティをつける分析法です。(×) |
| イ | クラスター分析は、観測データを類似性によって集団や群に分類し、その特徴となる要因を分析します。(×) |
| ウ | 主成分分析は、多数の説明変数を、より少ない式や合成変数に要約する手法です。(×) |
| エ | ロジスティック回帰分析は、説明変数(要因)が目的変数(結果)に及ぼす影響を統計的に分析・推定する手法です。(〇) |
【キーワード】
・ロジスティック回帰分析
- ロジスティック回帰分析
いくつかの要因(説明変数)から結果(目的変数)が起こる確率を説明・予測することができる統計手法で、マーケティングや医療、災害など、分析結果に高い精度が求められる分野において活用されている。
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