15:28はじめまして。現在,疾病群と健常群のデータを元に,判別分析を行おうと思っています。t-test)がありました。そこで,変数増減法を使用して判別分析を行ったところ,30項目が選択されました。判別的中率,相関比はよいのですが,項目数が多く,将来的に活用しづらいため,説明変数をもう少しへらすことができたらと考えています。ステップワイズ法を使用する他に,変数を選択する方法はありますでしょうか。16:21青木先生,早速のお返事ありがとうございます。Fin/Foutを高く定めれば,確かに説明変数は減少するとは思うのですが,Fin/Foutの境界は,どこまで研究者が定めてもよいのでしょうか。Fin/Foutがそのまま変数を除外する基準となるにもかかわらず,書籍を見ましても,「2.0を用いることが多いようです」と曖昧でした。そこで区切るのかという説明などは必要ないのでしょうか。自由度の変化を無視しているし,書かれているようにその意味するところがはっきり伝わっていないのですね。以下になるということです。F値からP値に変換するときに,F分布の自由度によりおなじF値でもP値は異なります。度は[データ数-群数-使用する変数の個数]になります。使用される変数の個数により変わるわけで,同じF値を指定しても実際にP値として使用する場合には首尾一貫していないと言うことになるわけです。有意とは言えない変数を取り入れることになるということが明らかでしょう。指定すれば近似などする必要はないのだが)。2が使われることが多い」というのは確かに,根拠がはっきりしませんね。使用者が決めて良いのですよ。使うのではなくこの値を使うのだという積極的な意志があるほうが良いと思いますね。17:33青木先生,大変ありがとうございました。確かにF値は同じでも,項目数を変えてしまえば,自由度が変化して,P値が変わってしまいますものね。丁寧な説明を頂き,よく分かりました。行ってみたいと思います。ありがとうございました。