判別分析とロジスティック回帰分析

独立変数（医療データでは予後因子とよばれます）にもとづいて、

生存と死亡のように2つの値の判別に使用する統計分析手法として、判別分析とロジスティック回帰分析があります。

2群を判別するという目的で両者は同じですが、いくつかの違いがあります。

まず、判別分析は名前のとおり、2群を判別することを目的としており独立変数の効果にはあまり注目しません。また、分析に利用する変数は正規分布にしたがう必要があります。

一方、ロジスティック回帰分析も2群を判別することを目的としていますが判別分析と異なり、独立変数の効果に注目します。これはオッズ比（odds ratio）として知られる指標にもとづき、たとえば、「喫煙する人は喫煙しない人に対して、死亡のリスクが何倍になる」といったように、異なる条件間でのアウトカム（死亡、解約など）の発生要因を分析することができます。また、分析に使用する変数が正規分布にしたがう必要はありません。

したがって、判別分析とロジスティック回帰分析には類似点もありますが、独立変数の評価を目的とする場合などは、判別分析よりロジスティック回帰分析を優先させたほうがよいでしょう。