ある腫瘍の手術において、術後合併症を発症する危険因子を調べています。「術後合併症の発生あり（=1)、なし（=0）」の質的変数を目的変数として、年齢・性別・その他もろもろの説明変数をカテゴリー化して、統計ソフトJMPにて、ロジスティック回帰分析を行っています。実は、この疾患はそもそも男女の罹患率に大きく差がある疾患で、私の解析しているデータ33例中男性は4例のみで、この4例はすべて「合併症発生なし=0」です。ちなみに女性では29例中7例で合併症が生じています。そのため、JMPで解析すると、パラメータ推定値に「不安定」と表示され、いくつかの説明変数のオッズ比と信頼限界が計算されず、困っています。「不安定」と表示されるのは、以下の理由のようです。（http://www.sasconsig.com/japan/support/faq/stat_1232.shtml）。このサイトから私が思うには、私のデータでは「男性」であることにより、目的変数が完全に推定できてしまうので計算不能なのであろうかと考えております。合併症の発生する・しない、に性別が関連しているとはどうしても考えにくい状況なので、説明変数に「性別」を入れずに解析するとうまく計算されます。しかし、一方でこうした研究では「性別」は「年齢」と同様に、基本的な統計量として検討されているものがほとんどだと思います。そこで、こうした場合「性別」を説明変数から除外したことを論文中に示すには、どのような統計処理あるいは説明を行えばよいのでしょうか？あるいはまた別な方法で処理すべきでしょうか？恐れ入りますがどなたか教えていただけませんでしょうか。

ロジスティック回帰分析について

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質問者：absentee
質問日時：2009/02/14 12:55
回答数：1件

ある腫瘍の手術において、術後合併症を発症する危険因子を調べています。
「術後合併症の発生あり（=1)、なし（=0）」の質的変数を目的変数として、年齢・性別・その他もろもろの説明変数をカテゴリー化して、統計ソフトJMPにて、ロジスティック回帰分析を行っています。
実は、この疾患はそもそも男女の罹患率に大きく差がある疾患で、私の解析しているデータ33例中男性は4例のみで、この4例はすべて「合併症発生なし=0」です。ちなみに女性では29例中7例で合併症が生じています。そのため、JMPで解析すると、パラメータ推定値に「不安定」と表示され、いくつかの説明変数のオッズ比と信頼限界が計算されず、困っています。「不安定」と表示されるのは、以下の理由のようです。（http://www.sasconsig.com/japan/support/faq/stat_ …）。このサイトから私が思うには、私のデータでは「男性」であることにより、目的変数が完全に推定できてしまうので計算不能なのであろうかと考えております。

合併症の発生する・しない、に性別が関連しているとはどうしても考えにくい状況なので、説明変数に「性別」を入れずに解析するとうまく計算されます。しかし、一方でこうした研究では「性別」は「年齢」と同様に、基本的な統計量として検討されているものがほとんどだと思います。そこで、こうした場合「性別」を説明変数から除外したことを論文中に示すには、どのような統計処理あるいは説明を行えばよいのでしょうか？
あるいはまた別な方法で処理すべきでしょうか？　恐れ入りますがどなたか教えていただけませんでしょうか。

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