16:18教えてください。17:22何個でも良いでしょう。理論的に言えば,データ数より1個少ない数までしか使えません。100個のデータがあったら,99個までは使えるということ。だし,安定したよい結果を得るためにはデータ数は多くなければなりません。独立変数25個なら,データは250組必要だということです。一般的に言えば250組というのでは少ないだろうと思います。採取できるデータに数の限りがある場合には,そのような基準に従うことは難しいこともあるでしょうが,そのような場合には結果に限界があることを意識する必要があるでしょう。スレッドも参考にすると良いでしょう。17:34ありがとうございました。参考にして,研究を進めていきたいと思います。18:13すみません,もう一つ質問があります。定すると,いくつかの項目で有意差がありました。ところが,χ二乗検定で有意差がない項目が,ロジスティック回帰分析で有意な差がありました。あるのでしょうか?ある項目では,A群,B群ともにYesと回答したものは,60%です。クロス集計で,χ二乗検定すると,いくつかの項目で有意差がありました。ところが,χ二乗検定で有意差がない項目が,ロジスティック回帰分析で有意な差がありました。単変量の結果を幾つ積み上げても多変量解析にはなりません。変数は全て同時に考慮しないといけません。それが多変量解析というものです。18:44ありがとうございました。一つの項目ではなく,すべての項目を考慮した方程式で目的変数が説明されるということでよいでしょうか。きませんが,いいのでしょうか?単変量解析の結果は分かりやすいので,ピンと来るでしょうが,多変量解析の結果は複雑なのでわかりにくいのは確かでしょう。1変量データの分布状況なら,平均値や標準偏差を求めたりすれば分かりますが,ヒストグラムを描けばピント来るでしょう(一目瞭然)。2変量データの分布状況なら,散布図を描けば分かるでしょう。3変量データなら,なかなか一目瞭然とはいきません。4変量データ以上なら,どのように分布しているか想像することが出来ません。相関係数行列を眺めても無理。図にすることは不可能。19:41以下のような例を作ってみました。