すみません，教えてください。 今，以下のような状況を想定します。 中学生で，付き合っている人がいるかいないかを 学年，性別，そして，学校内での人気，の３つの要因で 予測するモデルを作りたいとします。 その場合，「付き合っている人がいる」が，１， 「付き合っている人がいない」が，０，で従属変数（ｙ） を構成し， 学年要因は「２年生」かどうか（２年生なら１，それ以外，０） 「３年生」かどうか，（３年生なら１，それ以外，０） の２つのダミー変数（ｘ１とｘ２）で， 性別要因は｛男なら１，女なら０）の１つのダミー変数（ｘ３）で， そして，学校内での人気は，何らかの方法で測った人気の度合い が，連続変量（ｘ４）で表されているとします。 そして，興味の中心は，「付き合っている人がいる生徒」の 割合は，学年によって違ってくるかどうか， そして違いがあるとしたらどの学年と どの学年に違いがあるか，を検討することだとします。 通常，従属変数ｙが連続変量の場合は， ｙ＝ｂ０＋ｂ１＊ｘ１＋ｂ２＊ｘ２＋ｂ３＊ｘ３＋ｂ４＊ｘ４のモデル（１）と ｙ＝ｂ０＋ ＋ｂ３＊ｘ３＋ｂ４＊ｘ４のモデル（２）とで 説明力を比較し，学年の情報を加えることで説明力が上がるかどうかを検討し， 説明力が上がることを確認した上で，モデル（１）のSSEを元にMSEを計算し， それを使って，たとえばTukeyの多重比較で学年間の平均値差を検討するという 手順になると思います。（もしこの段階で私の理解が間違っていたら どうぞそのことも指摘し，正しい方法を教えてください。） 今回のように，従属変数が２値で，多重ロジスティック回帰をつかうような場合， 分析の第２段階にあたる多重比較の部分はどのようにしたらよいのでしょう。 第１ステップとして，モデル（１）とモデル（２）を比較をすべきだということは 分かります。が，そこで学年の情報をモデルに組み込んだほうがよいという結果が 出たとき，では，どの学年間に「付き合っている人がいる生徒」の比率の差があると 言えるのかを検討する方法が知りたいです。 どうぞよろしくご教示ください。お願いします。 三好
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