重回帰分析
1つ以上の説明変数が外的基準の変数に与える影響を調べる重回帰式を求めます。重回帰分析は、数量項目の多変量解析でもっともよく利用される手法です。
重回帰分析を行う
重回帰分析は、原因と結果の関係にあると想定される変数間の関係を明らかにする手法です。原因となる変数は複数個許容され、説明変数と呼ばれます。結果となる変数は1個で目的変数と呼ばれます。
重回帰分析では目的変数と説明変数はともに数量データです。
目的変数とまったく関係がない変数であっても、その変数を説明変数に追加することで精度が上がります。これは、サンプルサイズが少ないときによく見られる現象です。精度の高い重回帰式をつくる場合、どうしても説明変数が多くなりがちです。その結果、適切でない説明変数が含まれることも多くなります。そこで、説明変数が多くなるごとに重相関係数・決定係数の値をやや小さくするというペナルティを設定し、重相関係数や決定係数に修正を加えます。修正された重相関係数・決定係数は、修正済重相関係数・修正済決定係数と呼ばれます。また、より精度の高い重回帰式をつくるため、変数増減法など、変数の自動選択機能が用意されています。
重回帰式では目的変数と説明変数との間に直線的傾向があることが前提となっています。ただし、変数間に凸のような2次関数的傾向が見られることもあります。このような場合、データ加工機能で説明変数を2乗した変数をつくり、新たに説明変数として追加できます。
- 分析ボタンの
[重回帰分析の実行]をクリックします。
項目リストから項目を選択し、説明変数へ追加します。[OK]ボタンをクリックし分析を実行します。
タイトル 重回帰分析のタイトルを入力します。 外的基準 外的基準にする数量項目を項目リストから1つ選択します。 説明変数－SA、数量 項目リストで選択した項目をボタンを押して説明変数に設定します。（1～250個まで指定できます） 抽出条件 必要に応じて抽出条件リストから抽出条件を指定します。 変数選択 変数選択を行うときは、［変数増加法］、［変数減少法］または［変数増減法］のいずれかをクリックして選択します。［変数増加法］を選択した場合は［F-in］、［変数減少法］を選択した場合は［F-out］、［変数増減法］を選択した場合は両方の設定が必要になります。 各説明変数と残差の散布図を出力 説明変数別の残差プロットグラフを出力するにはチェックボックスをクリックしてチェックマークをONにします。 - 重回帰分析の結果が表示されます。
- 出力された分析結果を保存するには[保存の確認メッセージ]の[はい]をクリックします。
メインメニューの[ファイル]→[分析結果の保存]からも実行できます。
- 保存先のフォルダとファイル名（拡張子.wan）を指定し[保存]をクリックします。
- データファイルにサンプル統計量を保存します。
保存するサンプル統計量にチェックマークを付け、[保存する] をクリックします。 データファイルにサンプル統計量が追加保存されます。サンプル統計量を保存する必要のない場合は[保存しない]をクリックします。
