STATAの推計結果の見方（ポアソン回帰を例に）

例）ポアソン回帰分析（従属変数＝量データ，独立変数＝①～⑧）

Poisson regression　　　　　Number of obs = 248
　　　　　　　　　　　　　　　  LR chi2(8) = 138.38
　　　　　　　　　　　　　　   Prob > chi2 = 0.0003
Log likelihood = -694.56697　　   Pseudo R2 = 0.0906

ポアソン回帰分析によるパラメータ推定値

◆表の上部分

Poisson regression・・・分析手法（今回はポアソン回帰なので，Poisson=ポアソン regression=回帰）

Number of obs・・・分析に使った回答者の数=データセットのEXCELの変数名を除いた行数

LR chi2( )・・・回帰モデル全体の尤度比カイ二乗検定のカイ二乗値

　　　　　　　（）内は自由度

Prob>chi2・・・検定の有意確率

　　　　　　　　今回の場合，説明変数を2個入れたことによって，説明変数がない

　　　　　　　　場合より0.1%水準で有意に説明力が向上している

　　　　　　　　（ モデル全体が有意とも言う）

Pseudo R2・・・疑似決定係数（モデル全体の説明率みたいなもの）

　　　　　　　　今回の場合「このモデルで従属変数の9.06%を説明できている」

◆表部分の列部分

Coef.・・・係数（正負の解釈の仕方に要注意）

Std.Err. ・・・オッズ比の標準誤差

Z・・・係数の検定（ワルド検定？）のZ値

p>|z|・・・係数の検定の有意確率

　　　　　  有意水準より低ければその変数が，有意な効果を持っていると読み取る

                    ※95%信頼区間の場合0.05以下からある程度有意であると考える

95% Coef.Interval・・・オッズ比の95%信頼区間

◆表部分の行部分

_cons・・・定数項や切片と呼ばれるもの

◆補足

Odds Ratio・・・オッズ比やexp(b)と呼ばれるもの

～参考にした文献～

石黒格編著，2008，『Stataによる社会調査データの分析――入門から応用まで』北大路書房のpp.71-74.

株式会社ライトストーン，『Stata12活用ガイドブック』のpp.105-110.