ロジスティック回帰モデル 独立因子

医療系の文献において、ある薬物による副作用発症に関連する要因を解析する上で、まずそれぞれの要因を単変量解析（univariate analysis)した後、ロジスティック回帰モデルを用いた多変量解析（multivariate analysis）し、独立した副作用に関連する要因を述べている文献があります。ここでロジスティック回帰モデルを用いた多変量解析とあるのであすが、この解析法を行うことで独立した要因かどうか分かるのでしょうか？
おわかりの方がいましたらどうかよろしくお願い致します。

No.1 ベストアンサー 回答者： stomachman 回答日時： 2007/11/10 00:14

　二つの変量x[i], x[j]が互いに独立であるとは、両者の相互相関が0になることです。

多変量解析をやってみて、偶然「二つの変量が互いにほぼ独立である」ということが分かる場合は確かにあります。
　ところで、多変量解析においては、互いに独立とは限らない複数の変量x[1], x[2], …の線形結合で表した因子y[1], y[2],…を、因子同士のどの組み合わせの相互相関も０になるように構成します。従って、これらの因子は互いに独立です。文献がこちらの話をしているのだとすると、独立であるのは必然、当たりまえです。
　で、それらの因子の中から、特に「副作用発症」への寄与率の絶対値が大きい因子を幾つか選び出し、残りは無視します。（ただし、選ばれた因子がそれぞれ「現実世界における何を表しているか」「どういう意味を持っているか」という問いに、数学は答えられません。）これらの選ばれた因子を使って、ロジスティック回帰モデルを構成したのだろうと思います。