行動科学におけるロジスティック回帰分析

行動科学におけるロジスティック回帰分析は、独立変数が質的（性別など）あるいは量的（テストの点数など）で、従属変数が2値である場合に用いられます（もし従属変数が連続的であれば、重回帰が用いられるでしょう）。

ロジスティック回帰分析は独立変数が２つ以上の水準をもつときにも拡張され、それは多項ロジスティック回帰とよばれます。

独立変数が質的または量的・従属変数が2値

高校を卒業した生徒と中退した生徒を比較する研究を計画したとしましょう。

卒業か中退かという状態が従属変数です。

独立変数には、性別、IQ、友だちの数が含まれています。

これらのデータから、ロジスティック回帰分析によって他の変数を制御したうえで、ある独立変数の値が増加することが学校を中退する確率をどれほど上げるか、ということを明らかにします。

ここで、卒業か中退かという状態の予測において、変数の相対的な重要度が特定されます。

さらに、ロジスティック回帰分析は独立変数のスコアをもとにした、学校中退のリスクを特定することができ、分類モデルを発展させるためにも使われます。