SAS チュートリアル SAS Studio による二項ロジスティック回帰分析の実行
このビデオでは、SAS Studio で二項ロジスティック回帰分析を 実行する方法を学びます。
SAS Studio を起動したら、左側のナビゲーションペインで ［タスク (とユーティリティ)］をクリックします。
ご注意： このセクションは、SAS Studio のバージョンによって、 ［タスク］または ［タスクとユーティリティ］と表示されます。
続いて、［タスク］カテゴリの三角形をクリックして展開し、
同様の操作で、［統計量］サブカテゴリを展開します。
［二項ロジスティック回帰分析］タスクをダブルクリックして開きます。 右クリックメニューから［開く］を選択することも可能です。
右側にタスクが開きます。
タスクファイルのデフォルト名は ［二項ロジスティック回帰分析］ですが、
保存する際は 任意の名前を付けることができます。
画面を広く使えるように、 ［ビューの最大化］ボタンをクリックします。
画面の左側で、［データ］タブが選択されていることを 確認してください。
SAS データの選択はここで行います。
［データ］フィールドの右横にある ［テーブルを選択］アイコンをクリックし、
LIBSAS ライブラリの三角形をクリックして ライブラリを展開します。
ご注意：SAS Studio の実行環境によっては、LIBSAS ライブラリが利用でき ません。その場合、次のURLから低体重児データを入手してください。 https://www.statcrunch.com/app/index.php?dataid=613926
この例では BIRTH データセットを使うので、 これをダブルクリックして選択します。
赤いアスタリスク（*）は 必須の入力であることを示しています。
このタスクでは、１つの応答と、 それに対して「関心のあるイベント」が必要です。
この変数は２つのレベルを取る必要があります。
［応答］ボックスの右横にあるプラス記号をクリックし、
LOW を選択してから、［OK］をクリックします。
この変数は低出生体重児がどうかを表しており、 1 が Yes、0 が No を示します。
［関心のあるイベント］のドロップダウンメニューには、 ［0］と［1］が用意されています。
ここでは［1］を選択します。
説明変数としては、 カテゴリ変数と数値変数を１つずつ指定します。
まず、［説明変数］セクションの［分類変数］で プラス記号をクリックし、カテゴリ予測変数を選択します。
ここでは、FTV (＝母親が「妊娠第 1 期」に産婦人科を 受診した回数) を選び、［OK］をクリックします。
ヒント： 妊娠第 1 期＝妊娠の最初の 3 ヶ月間のこと。
［効果のパラメータ化］を展開すると、 ［コーディング］オプションがあり、
パラメータ化の方法が選択できます。
今回は［GLM コーディング］のままに しておきます。
次に、［連続変数］の右横にある プラス記号をクリックし、
AGE (＝母親の年齢) を選択し、 ［OK］をクリックします。
次は、［モデル］タブの設定を行います。
ここでは、先ほど定義した変数を使って、 ロジスティック回帰モデルを作成します。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、ここで、 ［モデル効果］の右横にある［編集］をクリックしてください。 同様の画面を持つ［モデル効果ビルダ］が表示されます。
中央の境界線をドラッグして左側の領域を広げると、 モデル構築の設定が容易になります。
このモデルでは、AGE と FTV のほか、 これらの交互作用も使いたいと思います。
Ctrl キーを押しながら各変数をクリックして 両方を選択します。
ご覧のように、 効果のタイプがいくつか利用できるようになります。
［すべての組み合わせ］を選択すると、 主効果と交互作用効果を一度に追加できます。
ご注意： 新しいバージョン（Release 3.5 など）では、 最後に［OK］をクリックして ［モデル効果ビルダ］を閉じてください。
ご覧のように、ウィンドウ右側には、 この時点の SAS コードが表示されています。
ここには、これまでに選択した設定内容が 全て反映されています。
次に、最良モデルを SAS に選択させたい場合は、 ［選択］タブで指定できます。
続いて、このモデルではプロットも表示したいので、 プロットを選択するために、［オプション］タブに移動します。
まず、［プロット］セクションの［表示するプロットを選択する］を ［デフォルトと追加プロット］に変更します。
プロットを個別に追加できるようになりました。
ここでは［効果プロット］を選択します。
以上で、モデルを実行する準備ができました。
［実行］ボタンをクリックして分析を実行します。
右側のパネルに結果が表示されます。
画面を広く使えるように、 ［コード/結果］ボタンをクリックします。
結果には、タスクのメニューで選択したテーブルとプロットが 表示されています。
まず、モデルの情報、使用したオブザベーションのサイズ、 応答変数の各レベルの度数、分類変数の水準に関するテーブルがあります。
その下は、［モデル収束状態］テーブルです。
次の［モデルの適合度統計量］テーブルには、 AIC と SC が含まれています。
複数のモデルを実行する場合は、 これらの指標でモデルを比較できます。
その次のテーブルには、 包括的帰無仮説の検定結果が示されています。
有意水準 α＝0.05 とすると、３つの検定はいずれも、 「効果がない」という帰無仮説を棄却（否定）しています。
次の［効果に対する Type 3 分析］テーブルは、
「母親の年齢」と「妊娠第 1 期に産婦人科を受診した回数」との間に、 統計的に有意な交互作用があることを示しています。
次の［最尤推定値の分析］テーブルには、 モデル内の各パラメータの詳細が表示されています。
最後のテーブルは［予測確率と観測データの応答との関連性］で、 モデルの予測力に関する指標が示されています。
その下にはデフォルトの影響診断プロットが表示され、
最後に、手動で追加した効果プロットがあります。
なお、作業中は、いつでも設定を変更して タスクを再実行できます。
また、変更のたびにタスクを別名でファイルに保存すれば、 作業の履歴を残せます。
このビデオでは、SAS Studio の ［二項ロジスティック回帰分析］タスクの使い方を学びました。