バイナリロジスティック回帰は最も一般的な形式の回帰ではないかもしれませんが、それを使用すると、より多くの必要以上の頭痛。バイナリロジスティック回帰は、使用と解釈の点で線形回帰と非常に似ており、ここでの唯一の実際の違いは、使用する従属変数のタイプにあります。線形回帰では、従属変数（または予測しようとしているもの）は連続です。バイナリロジスティック回帰では、従属変数はバイナリです。つまり、変数は2つの可能な値しか持つことができません。このため、バイナリロジスティック回帰を解釈するとき、独立変数がスコアをどのように予測するかではなく、バイナリ従属変数の2つのグループのどちらに分類されるかを予測する方法について話します。これを行うために、オッズ比を調べます。

最近映画ジョーズを見て、その中のいくつかの不幸なキャラクターと同じ運命に直面することを恐れている研究者によって行われたバイナリロジスティック回帰を考えてみましょう。映画。彼女は、（a）Shark Related Deliciousness Scale（SRDS）のスコア、および（b）性別に基づいて、巨大な人間を食べるホオジロザメに食べられる可能性を評価するために、いくつかの予測変数を選択します。彼女はこれらの変数を後で解釈できるように定義する必要があるため、SRDSスケールを1から5の範囲として識別します。これは継続的です。性別は結果と同じように二元的であり、彼女はそれを0 =女性と1 =男性として再コード化します。

彼女は、巨大な男性に食べられたすべての人に関するデータを収集することから始めます。過去のホオジロザメ。データを収集し、これらの変数の分析を実行して、この巨大な海の生き物の早すぎる死を迎えることとの関係を判断した後、彼女は回帰自体が重要であることに気付きました。分析により、以下の表の出力が生成されます。そして、次の結果を計算します。通常、バイナリロジスティック回帰分析ではこれよりも多くの出力が得られますが、今日はオッズ比に焦点を当てます。

上記で説明したように、これらの予測子の1つはバイナリで、もう1つは連続です。これは、2つを少し異なって解釈する必要があることを意味します。最初はバイナリスコアです：性別。まず、p値を調べます。これは.05を下回っており、重要であり、オッズ比を安全に解釈できることを示しています。この結果を解釈するには、0（低）と1（高）が何に対応するかを知る必要があります。研究者は、これを0 =女性、1 =男性としてコーディングしたことを思い出します。オッズ比が1より大きい場合、正の関係を表すため、これは良いことだと彼女は考えています。正の関係は、性別が「増加」するにつれて、食べられる確率が増加することを意味します。私たちのコーディングに基づくと、性別の「増加」は、0ではなく1の性別、つまり男性であることを意味します。これは、（1）グループに属している、または男性であると、食べられる確率が5倍になることを意味すると解釈できます。

性別のオッズ比が1未満だった場合、彼女はオッズ比が1未満の場合は負の関係を意味するため、問題が発生しています。これは、男性であることは、食べられる確率が低いことに対応することを意味します。これを概観すると、彼女が男性を0として、女性を1としてコーディングした場合、同じオッズ比は0.2、つまり（1/5）に反転されます。これは、オッズ比が1未満であったため、女性が食べられるオッズが少ないことを意味します。

次は、架空の美味しさの尺度の結果です。 p値は.001であり、標準の.05カットオフよりも低いため、この変数は重要です。この変数は連続的であるため、オッズ比の解釈は少し異なりますが、同じロジックを使用できます。このオッズ比は、スケール上の各単位の増加（つまり、1から2、2から3など）の観点から解釈されます。したがって、美味しさのスコアが上がるごとに、ジョーズのような怪物に食べられる確率は2倍になります。つまり、スコアが2の人は、持っている人よりも2倍食べられる可能性が高くなります。同様に、スコアが1の人のオッズは、そこから反転（1/2）、つまり.5であり、スコアが2の人よりも食べられる可能性がどれだけ低いかを示します。これらのうち、隣接するスコアを持つ人に関連しています（つまり、1対2、2対。3など）。 しかし、スコアが2の人と5の人を比較すると、状況は合計され始めます…

2の美味しさでは、オッズは1の2倍になります。 3の場合、オッズは1の4倍の可能性があります（2の美味しさの2倍の可能性があり、スコア1の2倍の可能性があるため）。 このロジックに従って、一度に複数のポイントをスキップして、次の式を使用します。（オッズ比^間隔の差の数）=オッズの差。 したがって、スコアが5（1のスコアから4間隔）の人の場合、食べられる確率は（2 ^ 4）スコアが1の人の16倍です。

結論として 、オッズ比について覚えておくべき重要なことは、1より大きいオッズ比は正の関連であり（つまり、予測子の数値が大きいほど結果のグループ1を意味します）、1未満のオッズ比は負の関連です（つまり、 、予測子の数値が大きいほど、結果のグループ0を意味します。