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ロジスティック回帰分析（説明変数が2個以上）

◆　自分でデータを入力する場合（ｙは目的変数,x1〜x3までが説明変数。目的変数は最終列に入力する。）

x1 <- c(0, 0, 1, 0, 1, ..., 0, 1)
x2 <- c(23, 45, 30 ,29, 43, ..., 50,49)
x3 <- c(1, 0, 1, 1, 1, ..., 1, 1)
y  <- c(1, 1, 1, 1, 0, ..., 0, 1)
dat <- data.frame(X1 = x1, X2 = X2, X3 =x3, Y = y) #データフレームの作成
res <- glm(Y ~ X1 + X2 + X3, dat, family = binomial)

◆　excel.w()を使う場合

e.dat <- excel.w(4)
dat <- data.frame(X1 = e.dat[,1], X2 = e.dat[,2] , X3 = e.dat[,3], Y = e.dat[,4]) #データフレームの作成
res <- glm(Y ~ X1 + X2 + X3, dat, family = binomial)

◆　偏回帰係数の有意性の検定を行う

summary(res)

◆　モデルの有意性の検定を行う

res2 <- glm(Y ~ 1, dat, family = binomial)
anova(res2, res, test = "Chisq")

　群馬大学の青木先生のwebサイトにあるlogistic.regression()という関数も便利です。