版，1992に詳しい。

(3) ロジスティック回帰分析については，脚注(5)参照。

(4) 残差分析とは，一般に $ i \times j $ のクロス表において，カイニ乗検定の結果が有意であった場合に，どのセル（項目）が，この有意性に貢献していたのかを判定する方法である。観測度数と期待（理論）度数との差（残差）を算出することによって分析する。

(5) 連関の分析とは，簡単に言えば， $ 2\times2 $ 以上のクロス表のタテとヨコとの関連性の強さを分析することである。これまでカイニ乗検定により分析してきたが，カイニ乗検定は度数の偏りを分析する手法であり， $ \chi^{2} $ が有意であれば，連関も有意となる。ただし， $ \chi^{2} $ の値はデータの総度数に伴い変化するため， $ \chi^{2} $ の値同士を比較検討することはできない。そこで，これを 0～1 の範囲で標準化した値が連関である。連関同士は相互に比較することが可能である。連関が強い場合，クロス表の対角線上のセルに度数が偏る。相関係数をイメージすると近いと思われる（ただし相関係数の場合は，間隔尺度及び比率尺度，つまり数値型データの場合にしか使用できない。）。連関を表す統計量には， $ 2\times2 $ 表の場合に「 $ \phi $ （ファイ）係数」，一般に $ i\times j $ 表の場合に「クラメール（Cramer）の連関係数」を使用する。

(6) ロジスティック回帰分析（logistic regression analysis）とは，多変量解析の一手法である。

回帰分析とは，ある一つの変数と別の変数との関係式を利用して，結果を予測すること，又は，ある結果に至った原因を探求し因果関係を解明するといった，要因解析を行うこと，の二つの場合に利用される統計的手法である。一般に，原因に使用される変数を「説明変数（又は独立変数）」といい，結果に使用される変数を「目的変数（又は従属変数）」という。

回帰分析というと，重回帰分析（multiple regression analysis）が有名であるが，ロジスティック回帰分析は，目的変数が名義尺度又は順序尺度といった質的データの場合に使用される手法である。従来，判別分析（discriminant analysis）あるいは数量化II類（quantification method II）という手法がとられてきたが，これらに比べて，実務的により汎用性が広いため，コンピュータの進歩に伴い使用されることが多くなり，欧米の研究ではその頻度が高くなっている。

ロジスティック回帰分析では，たとえば，ある少年が①将来犯罪を犯すかどうか（目的変数）を予測すること，②目的変数を予測及び説明するために最も効果的な，少年に関する要因（説明変数）を見つけ出し，予測のための理論的モデルを構築するために使用される。

本分析では，ロジスティック回帰分析の中で，ステップワイズ法（Stepwise method）という手法を用いた。「ステップワイズ」とは，「一段一段」という意味で，まず最も有効な説明変数を一つ投入し，そして残った変数の中で最も有効な説明変数をさらに一つ投入していき，最終的には「これ以上投入しても，あまり有効なモデルが構築できない」ところまで投入を続ける手法である。

ここで，本文及び表で使用した用語を説明する。実際には，高度な数学的知見に基づいているため，ここではごく簡単な記述にとどめておきたい。

*予測式（回帰式）及び係数

ある目的変数を説明するための方程式を言う。たとえば，説明変数（X）として， $ X_{1} $ ，

$ X_{2} $ ， $ X_{3} $ が採用された場合の予測式（回帰式）は，

\[\mathrm{X}_{1}+\mathrm{X}_{2}+\mathrm{X}_{3}+\mathrm{X}_{4}+\mathrm{X}_{5}+\mathrm{X}_{6}+\mathrm{X}_{7}+\mathrm{X}_{8}+\mathrm{X}_{9}+\mathrm{X}_{10}+\mathrm{X}_{11}+\mathrm{X}_{12}+\mathrm{X}_{13}+\mathrm{X}_{14}+\mathrm{X}_{15}+\mathrm{X}_{16}+\mathrm{X}_{17}+\mathrm{X}_{18}+\mathrm{X}_{19}+\mathrm{X}_{20}+\mathrm{X}_{21}+\mathrm{X}_{22}+\mathrm{X}_{23}+\mathrm{X}_{24}+\mathrm{X}_{25}+\mathrm{X}_{26}+\mathrm{X}_{27}+\mathrm{X}_{28}+\mathrm{X}_{29}+\mathrm{X}_{30}+\mathrm{X}_{31}+\mathrm{X}_{32}+\mathrm{X}_{33}+\mathrm{X}_{34}+\mathrm{X}_{35}+\mathrm{X}_{36}+\mathrm{X}_{37}+\mathrm{X}_{38}+\mathrm{X}_{39}+\mathrm{X}_{40}+\mathrm{X}_{41}+\mathrm{X}_{42}+\mathrm{X}_{43}+\mathrm{X}_{44}+\mathrm{X}_{45}+\mathrm{X}_{46}+\mathrm{X}_{47}+\mathrm{X}_{48}+\mathrm{X}_{49}+\mathrm{X}_{50}+\mathrm{X}_{51}+\mathrm{X}_{52}+\mathrm{X}_{53}+\mathrm{X}_{54}+\mathrm{X}_{55}+\mathrm{X}_{56}+\mathrm{X}_{57}+\mathrm{X}_{58}+\mathrm{X}_{59}+\mathrm{X}_{60}+\mathrm{X}_{61}+\mathrm{X}_{62}+\mathrm{X}_{63}+\mathrm{X}_{64}+\mathrm{X}_{65}+\mathrm{X}_{66}+\mathrm{X}_{67}+\mathrm{X}_{68}+\mathrm{X}_{69}+\mathrm{X}_{70}+\mathrm{X}_{71}+\mathrm{X}_{72}+\mathrm{X}_{73}+\mathrm{X}_{74}+\mathrm{X}_{75}+\mathrm{X}_{76}+\mathrm{X}_{77}+\mathrm{X}_{78}+\mathrm{X}_{79}+\mathrm{X}_{80}+\mathrm{X}_{81}+\mathrm{X}_{82}+\mathrm{X}_{83}+\mathrm{X}_{84}+\mathrm{X}_{85}+\mathrm{X}_{86}+\mathrm{X}_{87}+\mathrm{X}_{88}+\mathrm{X}_{89}+\mathrm{X}_{90}+\mathrm{X}_{91}+\mathrm{X}_{92}+\mathrm{X}_{93}+\mathrm{X}_{94}+\mathrm{X}_{95}+\mathrm{X}_{96}+\mathrm{X}_{97}+\mathrm{X}_{98}+\mathrm{X}_{99}+\mathrm{X}_{100}+\mathrm{X}_{101}+\mathrm{X}_{102}+\mathrm{X}_{103}+\mathrm{X}_{104}+\mathrm{X}_{105}+\mathrm{X}_{106}+\mathrm{X}_{107}+\mathrm{X}_{108}+\mathrm{X}_{109}+\mathrm{X}_{110}+\mathrm{X}_{111}+\mathrm{X}_{112}+\mathrm{X}_{113}+\mathrm{X}_{114}+\mathrm{X}_{115}+\mathrm{X}_{116}+\mathrm{X}_{117}+\mathrm{X}_{118}+\mathrm{X}_{119}+\mathrm{X}_{120}+\mathrm{X}_{121}+\mathrm{X}_{122}+\mathrm{X}_{123}+\mathrm{X}_{124}+\mathrm{X}_{125}+\mathrm{X}_{126}+\mathrm{X}_{127}+\mathrm{X}_{128}+\mathrm{X}_{129}+\mathrm{X}_{130}+\mathrm{X}_{131}+\mathrm{X}_{132}+\mathrm{X}_{133}+\mathrm{X}_{134}+\mathrm{X}_{135}+\mathrm{X}_{136}+\mathrm{X}_{137}+\mathrm{X}_{138}+\mathrm{X}_{139}+\mathrm{X}_{140}+\mathrm{X}_{141}+\mathrm{X}_{142}+\mathrm{X}_{143}+\mathrm{X}_{144}+\mathrm{X}_{145}+\mathrm{X}_{146}+\mathrm{X}_{147}+\mathrm{X}_{148}+\mathrm{X}_{149}+\mathrm{X}_{150}+\mathrm{X}_{151}+\mathrm{X}_{152}+\mathrm{X}_{153}+\mathrm{X}_{154}+\mathrm{X}_{155}+\mathrm{X}_{156}+\mathrm{X}_{157}+\mathrm{X}_{158}+\mathrm{X}_{159}+\mathrm{X}_{160}+\mathrm{X}_{161}+\mathrm{X}_{162}+\mathrm{X}_{163}+\mathrm{X}_{164}+\mathrm{X}_{165}+\mathrm{X}_{166}+\mathrm{X}_{167}+\mathrm{X}_{168}+\mathrm{X}_{169}+\mathrm{X}_{170}+\mathrm{X}_{171}+\mathrm{X}_{172}+\mathrm{X}_{173}+\mathrm{X}_{174}+\mathrm{X}_{175}+\mathrm{X}_{176}+\mathrm{X}_{177}+\mathrm{X}_{178}+\mathrm{X}_{179}+\mathrm{X}_{180}+\mathrm{X}_{181}+\mathrm{X}_{182}+\mathrm{X}_{183}+\mathrm{X}_{184}+\mathrm{X}_{185}+\mathrm{X}_{186}+\mathrm{X}_{187}+\mathrm{X}_{188}+\mathrm{X}_{189}+\mathrm{X}_{190}+\mathrm{X}_{191}+\mathrm{X}_{192}+\mathrm{X}_{193}+\mathrm{X}_{194}+\mathrm{X}_{195}+\mathrm{X}_{196}+\mathrm{X}_{197}+\mathrm{X}_{198}+\mathrm{X}_{199}+\mathrm{X}_{200}+\mathrm{X}_{201}+\mathrm{X}_{202}+\mathrm{X}_{203}+\mathrm{X}_{204}+\mathrm{X}_{205}+\mathrm{X}_{206}+\mathrm{X}_{207}+\mathrm{X}_{208}+\mathrm{X}_{209}+\mathrm{X}_{210}+\mathrm{X}_{211}+\mathrm{X}_{212}+\mathrm{X}_{213}+\mathrm{X}_{214}+\mathrm{X}_{215}+\mathrm{X}_{216}+\mathrm{X}_{217}+\mathrm{X}_{218}+\mathrm{X}_{219}+\mathrm{X}_{220}+\mathrm{X}_{221}+\mathrm{X}_{222}+\mathrm{X}_{223}+\mathrm{X}_{224}+\mathrm{X}_{225}+\mathrm{X}_{226}+\mathrm{X}_{227}+\mathrm{X}_{228}+\mathrm{X}_{229}+\mathrm{X}_{230}+\mathrm{X}_{231}+\mathrm{X}_{232}+\mathrm{X}_{233}+\mathrm{X}_{234}+\mathrm{X}_{235}+\mathrm{X}_{236}+\mathrm{X}_{237}+\mathrm{X}_{238}+\mathrm{X}_{239}+\mathrm{X}_{240}+\mathrm{X}_{241}+\mathrm{X}_{242}+\mathrm{X}_{243}+\mathrm{X}_{244}+\mathrm{X}_{245}+\mathrm{X}_{246}+\mathrm{X}_{247}+\mathrm{X}_{248}+\mathrm{X}_{249}+\mathrm{X}_{250}+\mathrm{X}_{251}+\mathrm{X}_{252}+\mathrm{X}_{253}+\mathrm{X}_{254}+\mathrm{X}_{255}+\mathrm{X}_{256}+\mathrm{X}_{257}+\mathrm{X}_{258}+\mathrm{X}_{259}+\mathrm{X}_{260}+\mathrm{X}_{261}+\mathrm{X}_{262}+\mathrm{X}_{263}+\mathrm{X}_{264}+\mathrm{X}_{265}+\mathrm{X}_{266}+\mathrm{X}_{267}+\mathrm{X}_{268}+\mathrm{X}_{269}+\mathrm{X}_{270}+\mathrm{X}_{271}+\mathrm{X}_{272}+\mathrm{X}_{273}+\mathrm{X}_{274}+\mathrm{X}_{275}+\mathrm{X}_{276}+\mathrm{X}_{277}+\mathrm{X}_{278}+\mathrm{X}_{279}+\mathrm{X}_{280}+\mathrm{X}_{281}+\mathrm{X}_{282}+\mathrm{X}_{283}+\mathrm{X}_{284}+\mathrm{X}_{285}+\mathrm{X}_{286}+\mathrm{X}_{287}+\mathrm{X}_{288}+\mathrm{X}_{289}+\mathrm{X}_{290}+\mathrm{X}_{291}+\mathrm{X}_{292}+\mathrm{X}_{293}+\mathrm{X}_{294}+\mathrm{X}_{295}+\mathrm{X}_{296}+\mathrm{X}_{297}+\mathrm{X}_{298}+\mathrm{X}_{299}+\mathrm{X}_{300}+\mathrm{X}_{301}+\mathrm{X}_{302}+\mathrm{X}_{303}+\mathrm{X}_{304}+\mathrm{X}_{305}+\mathrm{X}_{306}+\mathrm{X}_{307}+\mathrm{X}_{308}+\mathrm{X}_{309}+\mathrm{X}_{310}+\mathrm{X}_{311}+\mathrm{X}_{312}+\mathrm{X}_{313}+\mathrm{X}_{314}+\mathrm{X}_{315}+\mathrm{X}_{316}+\mathrm{X}_{317}+\mathrm{X}_{318}+\mathrm{X}_{319}+\mathrm{X}_{320}+\mathrm{X}_{321}+\mathrm{X}_{322}+\mathrm{X}_{323}+\mathrm{X}_{324}+\mathrm{X}_{325}+\mathrm{X}_{326}+\mathrm{X}_{327}+\mathrm{X}_{328}+\mathrm{X}_{329}+\mathrm{X}_{330}+\mathrm{X}_{331}+\mathrm{X}_{332}+\mathrm{X}_{333}+\mathrm{X}_{334}+\mathrm{X}_{335}+\mathrm{X}_{336}+\mathrm{X}_{337}+\mathrm{X}_{338}+\mathrm{X}_{339}+\mathrm{X}_{340}+\mathrm{X}_{341}+\mathrm{X}_{342}+\mathrm{X}_{343}+\mathrm{X}_{344}+\mathrm{X}_{345}+\mathrm{X}_{346}+\mathrm{X}_{347}+\mathrm{X}_{348}+\mathrm{X}_{349}+\mathrm{X}_{350}+\mathrm{X}_{351}+\mathrm{X}_{352}+\mathrm{X}_{353}+\mathrm{X}_{354}+\mathrm{X}_{355}+\mathrm{X}_{356}+\mathrm{X}_{357}+\mathrm{X}_{358}+\mathrm{X}_{359}+\mathrm{X}_{360}+\mathrm{X}_{361}+\mathrm{X}_{362}+\mathrm{X}_{363}+\mathrm{X}_{364}+\mathrm{X}_{365}+\mathrm{X}_{366}+\mathrm{X}_{367}+\mathrm{X}_{368}+\mathrm{X}_{369}+\mathrm{X}_{370}+\mathrm{X}_{371}+\mathrm{X}_{372}+\mathrm{X}_{373}+\mathrm{X}_{374}+\mathrm{X}_{375}+\mathrm{X}_{376}+\mathrm{X}_{377}+\mathrm{X}_{378}+\mathrm{X}_{379}+\mathrm{X}_{380}+\mathrm{X}_{381}+\mathrm{X}_{382}+\mathrm{X}_{383}+\mathrm{X}_{384}+\mathrm{X}_{385}+\mathrm{X}_{386}+\mathrm{X}_{387}+\mathrm{X}_{388}+\mathrm{X}_{389}+\mathrm{X}_{390}+\mathrm{X}_{391}+\mathrm{X}_{392}+\mathrm{X}_{393}+\mathrm{X}_{394}+\mathrm{X}_{395}+\mathrm{X}_{396}+\mathrm{X}_{397}+\mathrm{X}_{398}+\mathrm{X}_{399}+\mathrm{X}_{400}+\mathrm{X}_{401}+\mathrm{X}_{402}+\mathrm{X}_{403}+\mathrm{X}_{404}+\mathrm{X}_{405}+\mathrm{X}_{406}+\mathrm{X}_{407}+\mathrm{X}_{408}+\mathrm{X}_{409}+\mathrm{X}_{410}+\mathrm{X}_{411}+\mathrm{X}_{412}+\mathrm{X}_{413}+\mathrm{X}_{414}+\mathrm{X}_{415}+\mathrm{X}_{416}+\mathrm{X}_{417}+\mathrm{X}_{418}+\mathrm{X}_{419}+\mathrm{X}_{420}+\mathrm{X}_{421}+\mathrm{X}_{422}+\mathrm{X}_{423}+\mathrm{X}_{424}+\mathrm{X}_{425}+\mathrm{X}_{426}+\mathrm{X}_{427}+\mathrm{X}_{428}+\mathrm{X}_{429}+\mathrm{X}_{430}+\mathrm{X}_{431}+\mathrm{X}_{432}+\mathrm{X}_{433}+\mathrm{X}_{434}+\mathrm{X}_{435}+\mathrm{X}_{436}+\mathrm{X}_{437}+\mathrm{X}_{438}+\mathrm{X}_{439}+\mathrm{X}_{440}+\mathrm{X}_{441}+\mathrm{X}_{442}+\mathrm{X}_{443}+\mathrm{X}_{444}+\mathrm{X}_{445}+\mathrm{X}_{446}+\mathrm{X}_{447}+\mathrm{X}_{448}+\mathrm{X}_{449}+\mathrm{X}_{450}+\mathrm{X}_{451}+\mathrm{X}_{452}+\mathrm{X}_{453}+\mathrm{X}_{454}+\mathrm{X}_{455}+\mathrm{X}_{456}+\mathrm{X}_{457}+\mathrm{X}_{458}+\mathrm{X}_{459}+\mathrm{X}_{460}+\mathrm{X}_{461}+\mathrm{X}_{462}+\mathrm{X}_{463}+\mathrm{X}_{464}+\mathrm{X}_{465}+\mathrm{X}_{466}+\mathrm{X}_{467}+\mathrm{X}_{468}+\mathrm{X}_{469}+\mathrm{X}_{470}+\mathrm{X}_{471}+\mathrm{X}_{472}+\mathrm{X}_{473}+\mathrm{X}_{474}+\mathrm{X}_{475}+\mathrm{X}_{476}+\mathrm{X}_{477}+\mathrm{X}_{478}+\mathrm{X}_{479}+\mathrm{X}_{480}+\mathrm{X}_{481}+\mathrm{X}_{482}+\mathrm{X}_{483}+\mathrm{X}_{484}+\mathrm{X}_{485}+\mathrm{X}_{486}+\mathrm{X}_{487}+\mathrm{X}_{488}+\mathrm{X}_{489}+\mathrm{X}_{490}+\mathrm{X}_{491}+\mathrm{X}_{492}+\mathrm{X}_{493}+\mathrm{X}_{494}+\mathrm{X}_{495}+\mathrm{X}_{496}+\mathrm{X}_{497}+\mathrm{X}_{498}+\mathrm{X}_{499}+\mathrm{X}_{500}+\mathrm{X}_{501}+\mathrm{X}_{502}+\mathrm{X}_{503}+\mathrm{X}_{504}+\mathrm{X}_{505}+\mathrm{X}_{506}+\mathrm{X}_{507}+\mathrm{X}_{508}+\mathrm{X}_{509}+\mathrm{X}_{510}+\mathrm{X}_{511}+\mathrm{X}_{512}+\mathrm{X}_{513}+\mathrm{X}_{514}+\mathrm{X}_{515}+\mathrm{X}_{516}+\mathrm{X}_{517}+\mathrm{X}_{518}+\mathrm{X}_{519}+\mathrm{X}_{520}+\mathrm{X}_{521}+\mathrm{X}_{522}+\mathrm{X}_{523}+\mathrm{X}_{524}+\mathrm{X}_{525}+\mathrm{

となる。

$ ^{*} $ 有意確率 (P 值)

本分析では，おおむね20％以下の有意水準を基準として，説明変数を選択した。変数が除