第1章　ロジスティック回帰入門
§1 目的変数が比率データのとき
1.1 例題1
1.2 ロジスティック回帰分析の適用
1.3 ロジスティック曲線の性質
1.4 SPSS の手順
§2 目的変数がカテゴリデータのとき
2.1 例題2
2.2 ロジスティック回帰分析の適用
第2章　ロジスティック回帰の実践
§1 基礎的解析
1.1 例題3
1.2 視覚的解析
1.3 数値的解析
§2 ロジスティック回帰の実施
§3 単変量のロジスティック回帰
第3章　ロジスティック回帰の応用
§1 カテゴリ変数とダミー変数
1.1 例題4
1.2 例題5
§2 オッズ比
2.1 例題6
2.2 オッズ比とロジスティック回帰
§3 交互作用
3.1 例題7
3.2 交互作用のオッズ比
第4章　説明変数の選択
§1 総当たり法
§2 逐次変数選択法
第5章　ロジスティック回帰の留意点
§1 多重共線性
1.1 例題8
1.2 例題9
§2 完全分離
2.1 説明変数が数値変数の例
2.2 説明変数がカテゴリ変数の例
§3 外れ値と影響度
§4 ROC 曲線
第6章　条件付きロジスティック回帰
§1 対応のあるデータ
§2 条件付きロジスティック回帰の実際
2.1 例題10
2.2 多項ロジスティック回帰による方法
2.3 Cox 回帰による方法
第7章　ロジスティック回帰の拡張
§1 多項ロジスティック回帰
1.1 例題11
1.2 SPSSの操作
1.3 多項ロジスティック回帰の結果
1.4 ロジスティック回帰による分割表の解析
§2 順序ロジスティック回帰
2.1 例題12
2.2 SPSSの操作
2.3 順序ロジスティック回帰の結果
2.4 順序カテゴリを含んだ分割表の解析
第8章　一般化線形モデル
§1 一般化線形モデルによるロジスティック回帰
1.1 一般線型モデルと一般化線型モデル
1.2 一般化線型モデルの実際
1.3 SPSS の手順
§2 一般化推定方程式によるロジスティック回帰
2.1 反復測定と一般化推定方程式
2.2 例題13
2.3 SPSSの手順
第9章　傾向スコアとロジスティック回帰
§1 傾向スコアと変数の調整
1.1 交絡因子
1.2 傾向スコア
§2 傾向スコアの使い方
2.1 例題14
2.2 傾向スコアによるマッチング
付　録
補記1 相互検証法とリサンプリング法
1 予測精度の検証
2 回帰係数の検証
補記2 オッズ比と標準偏回帰係数
補記3 二項ロジスティック回帰と多項ロジスティック回帰
補記4 ケース・コントロールのマッチング
補記5 SPSS の操作手順
補記6 相互検証法の手順
補記7 対数線型モデルとロジスティック回帰
参考文献
索　引