2つの共変量間の交互作用を含むモデルを作成した後、Stataのmarginsコマンドとtwoway contourコマンドを組み合わせて、モデルからの予測をカラーマップ等高線図として分かりやすく表現することが可能です。さらに3Dカラーマップ曲面図として表現すると、より直観的・効果的にモデルを説明できます。
今回使用するコマンドをまとめたdoファイルです。zipファイルをダウンロード後に展開（解凍）してください。
doファイルは、Stataのメニューの「ファイル > 開く」で開いて使用します。
ZIP形式(1KB)
webuseコマンドでサンプルデータセットを読み込みます。Stataのコマンドウィンドウで次を実行します。
webuse nhanes2, clear
データセットには、高血圧の指標変数highbp、年齢の変数ageと体重の変数weightが含まれています。describeコマンドおよびsummarizeコマンドでこれらの変数の内容を確認します。
describe highbp age weight
summarize highbp age weight
このデータセットにはサーベイデザインの重みが設定されています。
⇒PDFマニュアル [SVY] Survey Data
svyset
年齢、体重、およびそれらの交互作用を高血圧の確率の予測因子として使用して、ロジスティック回帰モデルをフィットします。このデータセットにはサーベイデザインが設定されているため、svy：プレフィックスを使用します。
svy: logistic highbp age weight c.age#c.weight
このモデルから、marginsコマンドを使用して、年齢（5歳刻みで20～80歳）と体重（5kg刻みで40～180kg）のすべての組み合わせでの高血圧の予測確率を計算します。
marginsコマンドの出力結果は長くなるため、quietlyプレフィックスをつけて結果が表示されないようにします。vce(unconditional)オプションを使用します。quietly margins, at(age=(20(5)80) weight=(40(5)180)) vce(unconditional) saving(predictions, replace)
保存したpredictions.dtaを読み込みます。
use predictions, clear
データセット内の変数_at1が年齢、_at2が体重、_marginが高血圧の確率の予測です。listコマンドでこれらの変数の1～5行目を表示すると次のようになります。
list _at1 _at2 _margin in 1/5
renameコマンドで変数名をage, weight, pr_highbpに変更します。
rename _at1 age
rename _at2 weight
rename _margin pr_highbp
データセットを上書き保存します。
save predictions, replace
さらに、3Dカラーマップ曲面図の作成のために、3つの変数をpredictions.xlsという名前のExcelファイルとしてエクスポートしておきます。firstrow(variables)オプションを使用して、Excelファイルの第1行目に変数名を保存します。
export excel age weight pr_highbp using "predictions", firstrow(variables)
モデルからの予測をカラーマップ等高線図として表現します。基本の作図コマンドは次のように、twoway contour zデータ yデータ xデータとします。
twoway contour pr_highbp weight age
今回はカラーマップの刻みや軸のラベル、タイトルなどをカスタマイズします。
twoway (contour pr_highbp weight age, ccuts(0(0.1)1.0)),
xlabel(20(10)80)
ylabel(40(20)180, angle(horizontal))
xtitle("Age (years)")
ytitle("Weight (kg)")
ztitle("Predicted probability of hypertension")
title("Predicted probability of hypertension by age and weight")
次のように作図されます。
このグラフから、例えば次のことが読み取れます。
このように、marginsコマンドとtwoway contourコマンドを組み合わせて、モデルからの予測をカラーマップ等高線図として分かりやすく表現することが可能です。
手順3 ロジスティック回帰を実行の最後に予測データをExcelファイルとしてエクスポートしました。これを3Dグラフ作成に対応したソフトウェアを用いて3Dカラーマップ曲面図として表現すると、等高線図よりもさらに直観的・効果的にモデルを説明できます。
ここでは弊社取り扱いのグラフ作成・データ分析ソフトウェアOriginProでの作図例をご紹介します。高品質なグラフを簡単操作で素早く作成できます！
OriginProを起動します。「新しいワークブック」ダイアログが開いたら、「Blank Workbook」を選択してOKをクリックします。
空のワークシートが表示されます。メインメニューから「データ > ファイルに接続 > Excel」を選択します。
「Excelインポートオプション」ダイアログで次のように設定しOKをクリックします。
ワークシートに予測データがインポートされました。適宜ロングネームや単位を変更します。OriginProではワークシートの列にXYZの属性を設定しておくと作図が容易になります。右端の列（pr_highbp）をクリックしてポップアップするツールバーで「Zとして設定」を選択します。これで事前準備は完了です。
メインメニューから「作図 > 3D > 3Dカラーマップ曲面」を選択します。
次のように作図されます。
編集したい箇所をダブルクリックすると設定画面が開きます。
グラフの角度は「3D回転操作」ツールバーのボタンで自由に変更できます。
このグラフから、例えば次のことが読み取れます。
このように、3D曲面図を使用すると等高線図よりもさらに直観的・効果的にモデルを説明できます。ぜひOriginProの体験版でお試しください。
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