ホスマー・レメショー適合度検定
仮設検定
ロジスティック回帰分析で得られたモデルを$M$としよう。
- $H_{0}$：$M$は適切だ。
- $H_{1}$：$M$は適切ではない。
説明
ホスマー・レメショー適合度検定はロジスティック回帰モデルの適合性を判断する代表的な仮説検定だ。
とても単純なテストでもあるが、帰無仮説と対立仮説が混同されがち。仮説検定に良し悪しはないのは事実だが、正直に言うと回帰分析を行うのはどんな相関関係を理解するためだから、通常はF検定の帰無仮説を棄却したいと思う。この点はt検定でも同じで、ロジスティック回帰分析を学ぶほどに回帰分析に慣れた学習者は「p値が小さいことが成功だ」という直感的でない直感を持つようになる。
だからちゃんと分析したのに、ホスマー・レメショー適合度検定の結果がその「直感」と違って戸惑うことがある。「だから帰無仮説が何で、対立仮説が何か、正確にチェックする必要がある。
注意事項
最近ではホスマー・レメショー適合度検定の弱点が指摘され、あまり推奨されないと言われている1。