多変量ロジスティック回帰
多変量ロジスティック回帰とは、統計解析で使われる解析法の一つです。臨床試験に登録される患者さんには、一人ひとりに複数の特性(性別、年齢、全身状態、病期、前治療の回数、転移の有無、遺伝子変異の有無など)があります。これらの複数の特性ごとに患者さんのデーターを分けて、薬の効き方や副作用の出方などに違いがあるかどうかを調べたいときに用いられる解析方法が多変量ロジスティック回帰です。
「多変量」とは、分けようとしている特性(性別、年齢、全身状態、病期、前治療歴、転移の有無、遺伝子変異の有無など)が2つ以上あることを指しています。「ロジスティック回帰」は調べたい事柄がある/なしで表せるとき(薬の効果がある/ない、副作用がある/ない、など)に使われる解析方法です。
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