統計分析を理解しよう-ロジスティック回帰分析の概要-最近、回帰分析の中でよく使われているのがロジスティック回帰分析（Logistic Regression Analysis）（以下、ロジスティック分析）である1。被説明変数が量的データである一般的な回帰分析は、説明変数と被説明変数の間の線形関係を仮定しており、一般線形モデル（Ordinary Linear Model）と呼ばれている。しかしながら社会のすべての現象が線形的な関係ではないので、非線形的な関係に対する分析も必要である。また、現実的には被説明変数が量的（Quantitative）データではなく質的（Qualitative）データであるケースも多い。例えば、所得がいくらぐらいである時、家を所有するか、給料がどのぐらいある時、車を買うか、年収がどのぐらいである時、結婚するかなど説明変数は量的データあるものの、被説明変数は「家を所有している、家を所有していない」のような質的データになって
