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前回、「Male」「male」「Male（末尾スペース）」のように、表記のわずかな違いがカテゴリを分裂させてしまう問題を取り上げました。データの入力規則やプルダウン化によって、表記自体はきれいに揃えられます。ただ、実はここで終わりではありません。表記が揃った後、そのカテゴリ変数を「予測に使う側（説明変数）」として解析に投入するときに、もう一段階の設計が必要になります。今回は、その部分を扱います。「基準」に何を置くかで、結果の向きが決まる一番シンプルな例で考えてみます。「介入あり／介入なし」という2カテゴリの変数を、結果を予測するための説明変数として、ロジスティック回帰に投入する場面を想像してください。EZR/Rの内部では、このカテゴリは「0」と「1」に置き換えられて計算されます。このとき、どちらを0（基準）にするかによって、結果の見え方の向きがまったく変わります。・２カテゴリの場合「介入なし＝0（基準）」「介入あり＝1」とすれば → 結果は「介入なしと比べて、介入するとどうなるか」という、自然な向きで出てきます逆に「介入あり＝0（基準）」としてしまうと → 結果は「介入したことと比べて、介入しないとどうなるか」という、不自然でねじれた向きになってしまいます数学的にはどちらでも正しく計算されますが、「何が知りたかったか」という研究の目的に合っているかどうかは別問題です。多くの場合、「何もない・介入していない状態」を基準に置くと、結果が一番自然に解釈できます。「そこを起点に、要因を加えるとどう変わるか」を語りたいからです。・３カテゴリ以上の場合これが3カテゴリ以上（例：「非喫煙」「