Rによる条件付きロジスティック回帰分析と自作関数

R言語入門

ライター：高橋光太郎

条件付きロジスティックモデルは、ロジスティックモデルを、対応のある2値データへ拡張したものです。そして、R言語のsurvivalというパッケージには、条件付きロジスティック回帰分析を行うための関数、clogit()が入っています。

ここでは、この関数clogit()の使い方を実例を交えて紹介していきます。また、解析結果をcsvファイルへの出力まで行ってくれる自作関数も作りましたので、そちらも是非お使いください。

Rによる通常のロジスティック回帰分析はこちら→Rによるロジスティック回帰分析と自作関数例

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1 clogit()を使った条件付きロジスティック回帰分析のやり方
2 条件付きロジスティック回帰分析の自作関数

clogit()を使った条件付きロジスティック回帰分析のやり方

clogit()関数は、

clogit(y ~ x1+x2+x3+strata(条件), data = dat)

として、使います。yには目的変数の列、xには説明変数の列を入れてください。説明変数の数だけ引数の中身も長くなっていきます。datには、解析用のデータが入ったデータフレームを入れてあげましょう。

この関数を使うためには、survivalパッケージの読み込みを必ず行いましょう。

プログラム

library(survival)

これを行わないと、

ERROR

関数 “clogit” を見つけることができませんでした

というエラーに見舞われます。

条件付きロジスティック回帰分析の自作関数

プログラム

library(survival)#ライブラリの読み込み
#datは目的変数列,説明変数列,条件列の順。fileには出力ファイル名
match_logi_fun <- function(dat,file){
x_name <- colnames(dat)[2] #説明変数の列名・後で出力
colnames(dat)[2] <- “x”
y_name <- colnames(dat)[1] #目的変数の列名・後で出力
colnames(dat)[1] <- “y”
match_name <- colnames(dat)[3] #条件の列名。後で出力
colnames(dat)[3] <- “match”
result <- clogit(y ~ x + strata(match), data = dat) #条件付きロジスティック回帰の実行
aic <- AIC(result) #AICを抽出
result_sum <- summary(result) #回帰分析の詳細な結果を得る。
result <-cbind(result_sum$coef,result_sum$conf[3],result_sum$conf[4],aic,result_sum$n) #結果をまとめる
colnames(result)[6] <- “lower .95”
colnames(result)[7] <- “upper .95”
colnames(result)[9] <- “N”
rownames(result)[1] <- x_name #出力結果がわかりやすいように列（行）に名前をつける。
names <- t(c(y_name,x_name,match_name))
names <- rbind(c(“目的変数”,“説明変数”,“条件”),names)
write.table(names,file,append=T,quote=F,sep=“,”,row.names=F,col.names=F,fileEncoding=“CP932”)
write.table(matrix(c(“”,colnames(result)),nrow=1),file,append=T,quote=F,sep=“,”,row.names=F,col.names=F,fileEncoding=“CP932”)
write.table(result,file,append=T,quote=F,sep=“,”,row.names=T,col.names=F,fileEncoding=“CP932”)
}