わかった!統計学に入門した方と共に学ぶ、統計学入門サイトです。シェアする0000回帰分析とは、原因と結果の関係を法則性として捉える方法で、この分析をするときには、複数の変数から、原因となる変数、結果となる変数を選択します。「説明変数」または「独立変数」と呼びます。数ある変数の中から、どの変数を説明変数として設定したらいいでしょうか。どの変数を説明変数として選ぶか。基準に沿って選ぶことを変数選択といいます。増加法(フォーワード法)減少法(バックワード法)増減法(ステップワイズ)減増法と呼ばれるものがあります。増加法(フォーワード法)説明変数を一つずつ増やしていく方法です。説明変数について、一つずつ単回帰分析を行い、回帰係数のp値が最も小さかった説明変数を一つ目の説明変数とします。次に、他の説明変数で二番目に回帰係数のp値が小さかった説明変数を加えて、重回帰分析を行います。他の説明変数で三番目にp値が小さかった説明変数を加えて、重回帰分析を行う、といったことを繰り返します。どこまで繰り返すかというと、追加した説明変数に対応するp値が、基準内であるまで、です。基準は0.05であることが多いです。p値が基準を越えてしまったら、その説明変数は加えずに、変数の増加を終えて終わりとします。減少法(バックワード法)説明変数を一つずつ減らしていく方法です。最初にすべての説明変数を用いて重回帰分析を行います。対応するp値が最も大きい説明変数を除外し、ふたたび重回帰分析を行います。対応するp値が最も大きい説明変数を除外して、重回帰分析を行い、結果を見て、対応するp値が最も大きい説明変数を除外し、重回帰分析を行う、といったことを繰り返します。すべての説明変数のp値が基準内になれば、そこで終わりにします。増減法(ステップワイズ)増加法のように説明変数を増やしつつ、削除も行っていく方法です。増加法と同じように、説明変数について、一つずつ単回帰分析を行い、回帰係数のp値が最も小さかった説明変数を一つ目の説明変数とします。次に、他の説明変数で二番目に回帰係数のp値が小さかった説明変数を加えて、重回帰分析を行っていくのは、増加法と同じですが、もし、基準以上のp値となった説明変数は除外をします。追加も削除もできなくなったら、そこで終わりとします。減少法のように説明変数を減らしつつ、追加も行っていく方法です。最初にすべての説明変数を用いて重回帰分析を行います。対応するp値が最も大きい説明変数を除外します。重回帰分析を行い、対応するp値が最も大きい説明変数を除外します。対応するp値が最も大きい説明変数を除外し、重回帰分析を行っていくのは、減少法と同じですが、もし、除外した説明変数のなかから、増加法と同じ判断方法で基準以上のp値となるものがないか確認し、基準以上のp値となった場合には、組み入れをします。削除も追加もできなくなったら、そこで終わりとします。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。viewsヒストグラムの見方。社会人になってから統計学と出会いました。統計学を知らないところから学びをスタートしたので、当初は統計学の理論を本で読んでも、なんのこっちゃわかりませんでした。学び続けるなかで、自分が「わかった!」と理解できたことを書き残し、サイトにまとめています。お仕事でデータを扱う方であれば(多くの方がそうだと思いますが)、統計学を学ぶことは仕事に活きてくるはずです。山を登るように一緒に学んでいきましょう。