「累積ロジスティック回帰」で求められるのでしょうか？

こんにちは。
卒業論文の中でアンケートを分析したいと考えています。
統計学を学んだことはないのですが、いくつか本を読むうちに自分のやりたい分析は累積ロジスティック回帰でできるのではないかと考えるようになりました。しかしながら本当にこの方法で分析できるのか自信がありません。
そのアンケートというのが、分かりやすくたとえると以下のようになります。（例えが変ですみません）

Q1　あなたはディズニーランドに行きたいですか？
　1.是非行きたい　2.まあ行きたい　3.どちらでもない　4.あまり行きたくない　5.行きたくない

Q2　自宅からディズニーランドは近いですか？
　1.近い　2.まあ近い　3.どちらでもない　4.やや遠い　5.遠い

Q3　ディズニーランドの入園料は高いと思いますか？
　1.高い　2.やや高い　3.どちらでもない　4.やや安い　5.安い

Q4　ディズニーキャラクターは好きですか？
　1.好き　2.やや好き　3.どちらでもない　4.やや嫌い　5.嫌い

このような質問をし、「ディズニーランドに行きたい（もしくは行きたくない）」という気持ちに、「自宅からの距離」「入園料」「キャラクターの好み」がどの程度影響するかを明らかにしたいと考えています。
この場合、目的変数が質的変数（かつ順序尺度）であり、説明変数も質的変数（かつ順序尺度）であるため、累積ロジスティック回帰があてはまるのではないかと考えているのですが、正しいでしょうか？
最終的にはこれらの影響をパス図？で表せるといいなあと思うのですが・・・。

私は文型で、数学は大の苦手です。解析の本に出てくるΣの記号を見るたびに気分が悪くなるくらいです・・・。でもどうにか頑張って今回分析をしたいと考えています。
ロジスティック回帰分析についても、やり方がまだ十分理解できていません。（何冊本を取り寄せても、理解できないので・・・）
もし本当に初心者向けに分かりやすい本やサイトがありましたら、そちらも教えていただけると非常に嬉しいです。
ちなみに分析に使えるソフトは、エクセルとSPSSです。
どなたかお分かりになる方、どうか教えてください！！よろしくお願いします。

No.1 回答者： backs 回答日時： 2008/11/14 17:05

>　目的変数が質的変数（かつ順序尺度）であり、説明変数も質的変数（かつ順序尺度）であるため、累積ロジスティック回帰があてはまるのではないかと考えているのですが、正しいでしょうか？

はい、正しいです。ただ、5段階評価で回答を求めた場合、便宜的にそれを間隔尺度として扱うこともやります（その場合は順序ロジットモデルではなく重回帰モデルとして扱われることになります）。

順序ロジットモデルとして扱うか、それとも重回帰モデルとして扱うか、どちらがより適切かはモデル選択という話になってきますので、この場ですぐに「コッチがいいよ」とはいえないものです(^_^;)

>　パス図？で表せるといいなあと思うのですが・・・。

パス図を描くだけなら、ソフトウェアの操作方法を覚えればできるでしょう。もっとも、Excelのオートシェイプを使ってでもパス図は作成できますからね。。。　パス解析を行うというのなら話は別ですけど。

ちなみに、順序ロジットモデルを使いこなすのは"高度"な技術と経験が必要です。順番としては一般線形モデル->一般化線形モデルという段階をふんで勉強していくので、一般線形モデルに含まれる分散分析モデルや重回帰モデルを理解したその先にあるのが一般化線形モデルに含まれるロジスティック回帰モデルなのです。まぁ、順番なんてないんですケドね、別に。