中西＠北大です。 > ”[fpr 1490] SASによるロジスティック回帰分析”の > >>【行いたい分析】 >>決定を行う際に、手がかり1〜手がかり3までの3種類の手がかりを被験者はど >>のように利用しているのかを知りたい(各手がかりに重みを置く程度を知りた >>い)。また、課題の種類の条件を交互作用として入れたい。 >> >>従属変数……決定(AかBかの2値型) >>独立変数……手がかり1〜手がかり3(連続変数)・条件(1か2か) >>とした、ロジスティック回帰分析。 > >についてです。 > > ロジスティックモデルを以下のように設定してみました。 > > Logit(P[i,t,1]) = M[i] + A[1,1]*X[i,t,1,1] > + A[1,2]*X[i,t,1,2] > + A[1,3]*X[i,t,1,3] > > Logit(P[i,t,2]) = M[i]+C + A[2,1]*X[i,t,2,1] > + A[2,2]*X[i,t,2,2] > + A[2,3]*X[i,t,2,3] > >ここで、P[i,t,j] : 被験者ｉの第j条件、第ｔ試行における確率 > M[i] : 被験者ｉの効果 > C : 条件２の効果 > A[j,k] : 条件ｊにおける手がかりｋの効果 > X[i,t,j,k] : 被験者ｉの第ｊ条件、第ｔ試行における > 手がかりｋの値 > > 上のモデルの場合、パラメータ数は > > ６０＋１＋６ ＝ ６７ > >なので、最尤法の基準で強引に（偏導関数を用いずにという意味） >パラメータ値を求めることがパソコンでも可能だと思います。 > 条件間における手がかりの交互作用は > > (A[2,k]-A[1,k])-(A[2,1]-A[1,1]) = 0 > >などの検定で行います。 > 最尤法でパラメータ値を求めている場合は、ＡＩＣ基準で検定が >行えます。 ご丁寧にありがとうございます。 >>私が行いたいのは、被験者内要因として入っている条件の交互作用効果を調べ >>ることです。SASのマニュアルも読んでみましたが、このような形のデータを >>扱う方法が載っておりませんでした。また、SPSS9Jでも同様の分析ができない >>か試みましたが、こちらもどのようにこのような形のデータを扱ったらいいの >>か、情報がありません。 > > パッケージソフトは決まりきった形のデータの分析には便利ですが、 >研究法における自由が制約されます。 つまり、パッケージソフトではこのような分析をそのままでは行うことができない、 ということですね。 ありがとうございました。 -- 中西 大輔（NAKANISHI,Daisuke） Department of Behavioral Science, Faculty of Letters, Hokkaido University e-mail: nakanisi (at) lynx.let.hokudai.ac.jp
ここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。