対数を取っても単位の影響は解消されますね。回帰係数の意味づけはどうなりますか。07:51青木先生,ひの先生まずは,早々にご丁寧にご返信頂き,心より感謝申し上げます。>独立変数は1個で,従属変数が4個あり,単回帰分析を4回行ったと言うことですね。単回帰分析をしています。>「相関の強さ」と「影響の大きさ」は違うと思います。その部分が問題で,相関度の強さではなく,”影響の大きさ”を比較したいと思っています。>確かに,それぞれの言葉の意味するところを明確にしてからでないと,議論はすれ違うと思います。医療関係の研究でして,体重(独立変数X)とある定量化指標(Y1とする)があり,定量化指標は本来,被験者によらず,一定であるべき指標です。体重(正確には体脂肪)による影響を受けていて,体重が大きくなるにつれて,定量化指標も大きくなってしまっています。そこで,新たな定量化指標(Y2,Y3,Y4)を提案し,体重の影響を排除しようという研究をしています。その新たな指標は,Y1とは単位が異なるものもあるし,スケールも異なるものもあります。>変数の正規化(標準化)して,単位の影響をなくした標準化偏回帰係数を考察対象にするのがよいでしょう。>対数を取っても単位の影響は解消されますね。各指標ごとにすべて単回帰分析を行っていますので,標準化偏回帰係数は相関係数となってしまいますでしょうか。すると,相関係数の絶対値の大小で,影響の度合いが判定できると考えても支障がないでしょうか?もしくは,対数をとるかですが,どちらがベストなのか,ご意見を頂ければ幸いです。11:54実際のデータではわかりませんが,以下のような多変量正規分布に従うテストデータでは偏回帰係数の比はほぼ同じです(変閾内ではほぼ直線関係が成り立つため)。そこで,新たな定量化指標(Y2,Y3,Y4)を提案し,体重の影響を排除しようという研究をしています。体重の影響を排除(制御)する方法としては,Randomization,層別化,多変量解析等,いろいろありますが,DSKingさんの方法は,これらの方法と比較して,どの様な強みがあるのでしょうか。検者によらず一定」ではなく正確に言えば「体重に影響されない」なのでしょう?でないと測定する意味ないですものね。どんな人でも一定ということじゃないですよね。重には比例しない指標と言うことでしょうかね?得られたデータの分析をする上で体重の影響を排除しようとしているのではなく,体重と相関を持たない新しい指標を探索・策定しようとしているのでしょう。得られたデータの分析をする上で体重の影響を排除しようとしているのではなく,体重と相関を持たない新しい指標を探索・策定しようとしているのでしょう。研究の背景,目的を知らないまま発言すると,的外れなことになってしまいますね。13:51>得られたデータの分析をする上で体重の影響を排除しようとしているのではなく,>体重と相関を持たない新しい指標を探索・策定しようとしているのでしょう。その通りで,理想的には,体重との相関をもたない新たな指標を探索しています。体重(体格)による影響を低減するだけでも,いいと思っています。>「体重に影響されない」ものを選ぶなら,相関係数で選べばよいのでは?>無相関(あるいは相関係数がなるべく低いもの)だったらよいということでしょう?新たな指標によって,無相関になることがベストですが,無相関とはなっていません。