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重回帰による変数の作成
統計学については、初心者なのですが、論文の実証分析で使うことになり、必死に勉強しております！よろしくお願いします。 重回帰を用いて、説明変数（x１、x２・・・・ｘｎ）を用いて、新たな変数ｙを作成したいのですが、可能でしょうか？ 参考になるHPや本など、情報をお願いします！
- yumikorobentan
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重回帰分析は，目的変数ｙを説明変数（x１、x２・・・・ｘｎ）でどのように表現するかというようなことがわかる手法です． 例えば，英語の成績をｙとすると，英語の成績は何に関係があるかと言う方をｘにします．だから，この場合はｘは（国語，数学，理科，社会，体育，音楽）の成績とかいうことですね． 重回帰分析をすると，ｘの中であまり関係なさそうなものは消えていきます．最後に残った変数で，英語の成績が表現できるということになります． たとえば，（極端で，変な例ですけど） 英語の成績ｙ＝０．７×国語＋０．３×音楽 だったら，国語が１００点，音楽が６０点の人の英語の成績は，たぶん８８点なのだろうねということになるわけです． 「新たな変数ｙを作成したい」というのが，説明変数（x１、x２・・・ｘｎ）の中に隠れた何らかの法則を見つけたいというのであれば，それは重回帰分析ではなくて，主成分分析とか因子分析を調べなければなりませんね． 使い方はネットで検索してもいいし，本屋さんに行くとマンガで説明したものもありますよ．
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まずは多変量解析の本を買って「外的基準がない場合にはどのような分析方法が使えるのか」ということを知るべきでしょう。 朝野ひろ彦「入門多変量解析の実際」講談社サイエンティフィク 永田・棟近「多変量解析入門」サイエンス社 など分かりやすくてよい本だと思います。少し難しいものとしては, 水野欽司「多変量データ解析講義」朝倉書店 が良いでしょう。
＞新たな変数ｙを作成したい ご質問者の分野がわかりませんが.重回帰分析の場合には次の前提条件があります。 変数Xiは互いに独立である(Xi=f(Xj)という関数が存在しない)こと Xiは正規分布であること 残さ(Yi-f(X1,X2,...,Xn)は均一分布であること 何かしら科の方法(例.定理からの導入)で該当関数が存在すること。 です。この条件から外れる内容として有名なのが.生徒の成績です。科目間の相関を示す方程式の存在が私が統計に関係していた頃でははっ権されていません。 つまり. 「たまたまのようなことになった」ので「統計的意味がない」 規格境界などに追加して.けいかんきょう.計量管理協会の本も参考になるでしょう。 ただし分野によっては.経験則として存在する場合があります。というか.分析をやったらばこんな結果になったという報告が結構出回るのです。 その意味がみつからないので゜す。発表した本人は言葉を濁してはっきりしたことをいわないのです。 医学・心理学(教育は心理学を多く使っていますので心理学に含めます)によく見られます。
- rabbit_cat
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田口メソッド関連の本は，よく選ばないと似非科学まがいのものも数多くあるので，気をつけてください．田口先生の業績自体を否定するものではありませんので念のため．
田口博士の書籍ですね、 日本の統計解析の父です。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%94%B0%E5%8F%A3%E7%8E%84%E4%B8%80 他には、日本規格協会、日科技連の書籍がお奨めです。
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