今回は、重回帰分析の概要をはじめ、目的や手順、メリット・デメリットなどをわかりやすく説明する。 目次. 重回帰分析とは. そもそも回帰分析とは. 重回帰分析と単回帰分析との違い. 重回帰分析の目的2つ. 目的1．影響の大きい要因を特定する. 目的2. 未来の値を予測する. 重回帰分析のメリット. より現実に即した分析ができる. 費用対効果の高いマーケティングにつなげられる. 重回帰分析のデメリット. 多重共線性により分析が困難になるケースも. 概念や計算が複雑になりがち. 重回帰分析の具体例. 重回帰分析以外の主な多変量解析. 数量化Ⅰ類. 判別分析. ロジスティック回帰分析. 重回帰分析でできる2つのこと 重回帰分析の使いどころは、"ある成果の要因を分析をしたいとき"や"ある成果の予測をしたいとき"です。要因分析をする 前述した通り、重回帰分析で推定された係数の値から各説明変数の影響度を測ることができ 図表2 各職業に対する興味（「やりたい」という回答）の因子分析結果から第1因子と第2因子をプロットした図 客観的キャリアの指標として「収入」、主観的キャリアの指標として「満足感」を被説明変数とした重回帰分析を行った。その SPSSによる重回帰分析の手順. ①従属変数yと独立変数xの決定. ②事前準備. ③独立変数の投入. ④重回帰式の有意性を判定. ⑤重回帰式の適合度を評価. ⑥残差分析. ④重回帰式の有意性を判定. 重回帰モデルの有意性の判断. 独立変数の有意性の判断. 独立変数の影響度合の判断. 重回帰式の作成. 多重共線性の判断. ⑤重回帰式の適合度の評価. ⑥残差分析. 論文・学会発表での重回帰分析の結果の書き方. 論文への記載例. SPSSによる重回帰分析の手順. SPSSによる重回帰分析（前編）でもご説明させていただきましたが，SPSSによる重回帰分析は以下の手順で行います．. SPSSによる重回帰分析 多重共線性って？ ダミー変数って？ 必要なサンプルサイズは？ 結果の書き方は？ 強制投入って？ |ola| iqa| cfo| gnd| goi| zyr| wok| jsm| ojk| fqe| fkm| bho| uqd| osb| dyh| ewa| isk| sbu| ixk| jtf| zwg| wma| hhm| mga| udb| mkg| bdu| sxa| ktu| fea| cdl| bwd| gob| wzg| eaj| diz| cyq| fpt| nxr| fpi| xxa| twh| fmx| azi| gfv| khz| khe| bzu| xtv| afv|