統計危険因子を比較する場合の統計手法について

統計に関する質問です。例えば、登校拒否かどうか(yes/no)をアウトカムとして、その危険因子（年齢、性別、家族構成、成績、いじめなど）の強さを比較する場合の統計手法としては、どのようなものが適するのでしょうか？

ロジスティック・リグレッションモデルで、と思いましたが、例えば成績といじめは相互に関連がある可能性もあり、危険因子の各変数を独立して分析したい時に、これらの相互関係をどのように処理するかよくわかりません。或いは、他のモデルがよいのでしょうか？

基本的な質問ですみません。本を読んでいると混乱してよく分かりません。よろしくお願いします。

No.1 回答者： backs 回答日時： 2007/01/23 11:01

特に難しいことをやらなくても,例えば年齢によって登校拒否が多いか少ないかを見たいのであれば,年齢別に登校拒否児とそうでない人の比率を出して比率の差の検定を行えばよいだけのことではないでしょうか？

それよりももっと複雑なモデルを考えるのであれば,共分散構造分析を行うのが良いのかも知れません(仮定したモデルがうまく確立するかどうかは別ですが)。

No.2 回答者： solla 回答日時： 2007/01/25 11:37

あまり難しく考える必要はありません（あまり考えないよりはずっと良いですが…）。

ご質問の場合はロジスティック回帰を用いて分析すればよいと思います。

> 例えば成績といじめは相互に関連がある可能性もあり、
> 危険因子の各変数を独立して分析したい時に、
> これらの相互関係をどのように処理するかよくわかりません。

相互に関連しているからこそ、同じモデルに投入して分析します。それぞれ一つずつ見ていたのでは、他の要因が交絡している可能性があります。
例えば成績といじめが相互に関連しているのであれば、不登校と成績に関連があったとしても、それはいじめの有無が交絡要因になっいて見かけ上の関連が出ているだけかもしれません。これを確かめるにはいじめの有無で層別して分析する、即ちいじめがある子供だけ、またはいじめがない子供だけ、で見た場合に不登校と成績の間に関連があるかどうか調べなければなりません。こうした交絡になり得る要因が少ない場合は層別解析でも対応できますが、多くなってくると無理です。そのような場合にロジスティック回帰は有用です。