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補足説明

読み方:ほそくせつめい

説明の十分でない箇所について追加説明すること。説明加えて補うこと。物事背景事情経緯、その他の参考情報などが補足説明として言及されることが多い。

補足説明


  1. ステップワイズ変数選択によって得られた判別関数に,必要な変数が入っていない,あるいは不要変数が入っているということ生ず場合がある。後者場合には最初から不要変数除去すればよいのであるが,前者場合には若干問題がある。「必要な変数」であるとした判断基準が明確ならば,判別関数構成したい変数セット指定して,ステップワイズ変数選択をしないで分析する。判断基準が明確でない場合には,なぜその変数が選ばれなかったかをよく検討する必要がある手元にあるケース母集団を代表し得るか,他の重要な説明変数抜けているために副作用的に選ばれなかったのではないかなど。
  2. 得られた判別関数実地適用する場合には,判別関数計算簡便になるように判別関数含まれる変数の数が少ないことや,群の数が多い場合には各群の判別使用する判別関数の数が少ないほうが都合がよいであろう。3 群以上の判別には 正準判別分析使用することによって,少数個の判別関数で群の判別が可能であろう
  3. 得られた判別関数は,分析使用したケースについて最適のものであるが,別のケース群に適用しても有用であるかどうかわからない例えば,ある医療機関受療した患者適用できても,別の医療機関受療患者には適用できないかもしれない。得られた判別関数が他の集団でも有用であるかどうか交差妥当性 を持つかどうか )について検討したほうがよい。
  4. 交差妥当性検証するのはなかなかたいへんな場合がある。そのため便法として 折半法 と呼ばれる方法がある。この方法は,既存ケース無作為に半分ずつに分け一方ケース用いて判別関数作り,もう一方ケースを得られた判別関数判別し正判別率を検討するのである折半法を用いるには,既存ケース数がある程度多くなければならない
  5. 判別分析重回帰分析密接な関連がある。二群の判別場合,図のように従属変数を定義して重回帰分析を行うことにより,判別分析と同じ結果が得られる。
    補足説明
    判別分析重回帰分析関連


補足説明


  1. 得られた主成分分析結果が,常に解釈可能( 既知知見整合性がある )とは限らないこのような原因としては,既知知見が不十分なために分析結果が正当に評価できない場合もあるし,分析使用した変数セット不適切場合実態把握するために必要な変数抜け落ちているなど )もあるであろう
  2. 得られた各ケース対す主成分得点総合特性値であるので,別の分析にも使用できる( 各主成分解釈が可能であれば妥当性が高くなる。解釈不十分でも限界はあるが可能 )。例えば,クラスター分析場合に,もとのデータを用いるかわりに少数個の主成分得点使用することができる。
  3. 得られた主成分個数が多い場合には,例えば 2 組の主成分組み合わせケースプロットをしても全容把握しにくいこのような場合には,主成分得点用いてクラスター分析行ってみるのもよいであろう


補足説明




補足説明


  1. 重回帰分析では,個々説明変数従属変数直線相関関係にあることが仮定されている。個々独立変数従属変数組合せ散布図を描き,直線相関から大幅にずれる独立変数適当な変数変換をしてから用いた方がよい場合もある。
  2. ステップワイズ変数選択によって独立変数候補から自動的に重回帰式取り入れ場合には,理論的に妥当な変数が必ずしも選択されないという不都合が生じる場合も多い。このような場合にはステップワイズ変数選択結果参考にして,変数選択を行わないで分析するのがよい。
  3. 変数予測にどの程度寄与しているかを判断するためには,標準化偏回帰係数を見なければならない
  4. 回帰の分散分析検定結果がどうであろうと,得られた予測式が実質的有用かどうか判断は,自由度調整済み重相関係数2 乗に基づかなければならない。この値が 0.7 〜 0.8 程度上でなければ予測には役立たないであろうこのような場合には,従属変数説明できる重要な変数抜け落ちていない検討する必要がある
  5. 予測値と標準化残差プロット残差分析 )により,重回帰モデル妥当性検証できる。



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