例題 複数の説明変数があるロジスティック回帰式の場合です。
大腸癌の予後（生存＝０・死亡＝１）を目的変数とし，癌の「深達度（１−５段階），漿膜浸潤（０・１），肝転移（０・１）」を説明変数として，ロジスティック分析を行いなさい
比較検証試験
尤度比検定・Wald検定・オッズ比の95％信頼区間：StatMate・SPSS、完全一致。
赤池の情報量基準（AIC）：StatMate・EZR、完全一致。
StatMateのGlobal null hypothesis（帰無仮説）とSPSSのオムニバス検定について
StatMateは、各種の検定法（-2LOG L尤度比検定、スコア検定、Wald検定）＋95％信頼区間＋赤池の情報量基準（AIC）＋Schwartz C値をそろえて変数増減法を行います。SPSSでいうオムニバス（包括的な）尤度比検定はそのうち最も信頼性が高いと言われています。
SPSS・EZRの結果
StatMateのデータ名がSPSSとは異なるため、SPSSのレポート形式で表にしてみました。まったく同じ表になるため、変数増減法が容易になりました。SPSSの「Wald」はWald検定統計量（χ2値）で、CHIDIST(Wald値,自由度)でP値が計算されます。SPSSの「Exp(B)」はオッズ比（ある事象が起こる確率と起こらない確率の割合の比）です。EZRの値はStatMate・SPSSと少し数値が異なりますがほぼ一致しています。EZRはAIC値を表示していますが、StatMateと完全一致していました。
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