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Introduction

  • 定義: 重回帰分析とは、複数の説明変数を用いて目的変数を予測・説明する統計手法です。

  • 目的: 未来の予測や要因の影響度を数値化するために使用されます。

  • 手法: 最小二乗法を用いて回帰式を算出し、偏回帰係数を求めます。

  • 例: 売上予測、顧客満足度の分析、ハイパフォーマーの条件予測などに活用されます。

  • メリット: データに基づいた根拠を示せる、未来の予測が可能、実用性が高い。

  • デメリット: 概念や計算が複雑、多重共線性や剰余変数の影響を考慮する必要がある。

定義と目的 [1]

  • 定義: 重回帰分析は、複数の説明変数を用いて目的変数を予測・説明する統計手法です。

  • 目的: 未来の予測や要因の影響度を数値化するために使用されます。

  • 例: 売上予測、顧客満足度の分析、ハイパフォーマーの条件予測などに活用されます。

  • 多変量解析: 重回帰分析は多変量解析の一つで、2つ以上の変数を持つデータの関連性を分析します。

  • 単回帰分析との違い: 単回帰分析は説明変数が1つですが、重回帰分析は複数の説明変数を扱います。

手順 [1]

  • ステップ1: 成果（目的変数）を定義する。

  • ステップ2: 成果に影響する要因（説明変数）を抽出する。

  • ステップ3: データを収集し、解析する。

  • ステップ4: 得られた重回帰式から目的変数を算出する。

  • ステップ5: 結果をもとに施策を講じる。

メリットとデメリット [1]

  • メリット: データに基づいた根拠を示せる、未来の予測が可能、実用性が高い。

  • デメリット: 概念や計算が複雑、多重共線性や剰余変数の影響を考慮する必要がある。

  • 根拠の提示: 実際の数値に基づいて分析を行うため、プレゼンや説得の効果が期待できる。

  • 未来予測: 重回帰式に計画上の数値を入力することで、将来の予測が行える。

  • 実用性: 複数の変数を扱うため、より現実的な分析・予測に活かせる。

エクセルでの実行方法 [1]

  • 初期設定: エクセルを立ち上げ、「ファイル」→「オプション」→「アドイン」→「分析ツール」を選択し、「OK」を押す。

  • データ入力: 分析したデータをエクセルのシート上に貼り付け、「データ」→「データ分析」→「回帰分析」を選択。

  • 変数設定: X軸（説明変数）とY軸（目的変数）の分析範囲を設定。

  • ラベルと出力オプション: ラベルを設定し、分析結果の出力先を指定。

  • 結果確認: 分析結果を確認し、有用な回帰式かどうか、精度、有用な係数かどうか、説明変数の影響度を評価。

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注意点 [1]

  • 適切な分析方法の選択: 重回帰分析が最適な手法であるかを確認する。

  • 質的データの数値化: すべての要素を数値化する必要がある。

  • 説明変数の厳選: 説明変数が多すぎると精度が低くなるため、関連性の低い説明変数は省く。

  • 剰余変数の考慮: 説明変数以外で結果の原因となる可能性がある変数を考慮する。

  • 多重共線性の回避: 説明変数同士の相関性が高い場合、正しい分析が行えなくなる可能性がある。

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