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No.1
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説明変数と目的変数の関連の大きさを表す指標は「調整オッズ比」です。
一般化線形モデルで解析すると、重回帰分析の偏回帰係数に相当する値が出てきます。Coefficients:Estimate とかの欄で表示される値です。
このexp値を取ると、調整オッズ比になります。
「調整」というのは、偏相関、偏回帰のように、他の影響を固定した『偏』の値という意味です。
「オッズ比」は2つの確率事象の起こりやすさの比で、相関に代わるものです。
例えば、薬の服用率 vs 病気の治癒率の比です。
『薬の服用を 0→1 に変化させると、治癒効果が2倍に増える』というようなリスク比のごとく定量的な関係は言えませんが、傾向の強さを相対的に比較できる値です。だから相関に似たような値だというわけです。
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