SPSS를 이용한 바이오통계학 연습문제

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5. 아래 자료는 정신장애의 정도와 이와 관련된 설명변수로 사회 경제적 지위와 지난 3년 동안 겅험한 중요한 사건(자녀출생, 이혼, 가족의 죽음, 새 직업 등)의 수를 조사한 자료이다. 여기서 정신장애의 정도(1=중증, 2=보통, 3=경증, 4=약간)를 순서형 반응변수로, 나머지 변수들을 설명변수로 하여 비례오즈 로짓 모형을 적합 시키고 이를 해석하여라.

반응변수는 약간=4 경증=3 보통=2 중증=1 순으로 되어있고, 설명변수인 status(사회경제적지위)의 0은 1로 1은 –1로 인식값이 나타남을 알 수 있다.

먼저 Score Test 결과표를 봤을 때 범주에 대해 설명변수들의 효과가 동일하다는 가정이 옳다는 귀무가설을 카이제곱 통계량 값이 6.5234 p-값이 0.0383으로 유의수준 5%에서 기각하게 된다. 즉 내가 세운 모형이 비례 오즈 가정을 만족하고 있지 않음을 알 수 있다. 또한 옆의 Deviance, Pearson 결과표를 통해 모형의 적합도를 확인할 수 있는데, p-값이 0.0478,0.0469이므로 자료에 잘 적합된다고 볼 수 없다.
위의 결과들로 볼 때 비례 오즈 모형(누적 로짓)이 아닌 일반화된 로짓 모형을 사용해야 한다.
처음에 비례 오즈 모형을 가정하고 썼던 proc logistic이 잘 적합되지 않음에 따라 proc catmod를 이용하여 일반화된 로짓 모형을 사용하였다.

그 결과, 정신장애정도 자료의 추정 반응 확률은 위와 같이 나오게 된다.
해석하자면, 지위가 높을수록 정신장애의 정도가 낮아진다. 지위가 0일 경우, 정신장애정도가 중증(1)의 확률이 0.4286으로 지위가 1일 때, 중증이 0.2475인 것보다 더 높게 나온 것을 볼 수 있다.

7. 다음은 플로리다주의 고속도로 안전국과 자동차국에 의해 제공된 19988년도의 교통사고 자료이다. 변수들은 안전벨트 착용여부, 사고 당시 차에서 튕겨 나갔는지 여부와 사망여부로 분류되어 있다.

참고 자료

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