01:23こんにちは。いつも興味深く拝見しています。�先日学会で,ある検査異常を有する群と有さない群についてどのような因子が関与するかをいくつかの変数で検討したtableを提示しました。JMPの「二変量の解析」を用いたものです。tableのサブタイトルに『○▲×についての単変量解析』とつけました。するとフロアから言葉の使い方が間違っている,と指摘を受けました。用いての多変量解析(名義ロジスティック解析)についてです。単変量解析で有意差が出た変数を。多いほど有意差が消失してしまう印象があります。そこで結局変数を選んで有意差が残るようにいじってしまいます。点についてご教授ください。07:32丸付き文字は使わないでくださいと,上の方に書いておいたのですけどねえ。JMPの「二変量の解析」を用いたものです。tableのサブタイトルに『○▲×についての単変量解析』とつけました。最初の文と,二つめの文が矛盾してますものね。表のタイトルに「単変量解析」とか「二変量解析」という単語は不要でしょう。単変量解析で有意差が出た変数を,多変量解析で多数の変数とともに解析すると変数が多ければ多いほど有意差が消失してしまう印象があります詳細が分かりませんが,互いに相関の強い独立変数をたくさん使うと,色々なことが起きます。単変量の結果を幾つ積み重ねても多変量の結果と同じにはならないので,多変量での結果がそのデータを正確に反映したものだと言うことでしょう。結局変数を選んで有意差が残るようにいじってしまいますこれは本末転倒。理論的に考えて(先行研究などもふまえて)必要な変数を選択すべきなのです。その結果,選ばれた変数が有意でなくても,そのこと自体が重要な結果なのですから。08:28迅速かつ分かりやすいご返答ありがとうございました。いったことは参考書や教科書に書いていないので千金の価値があると感謝しております。今後は丸付き文字はつかなわないよう注意します。ありがとうございました。