• ベストアンサー

重回帰分析と数量化理論について

データ分析を行っているのですが、例えば売上を分析するときに、説明変数として気温などの量的データと曜日や天気などの質的データ(ダミー変数を用いる)を一緒にしてExcelの回帰分析の機能を使用し分析することは、数量化理論(1)類といえるのでしょうか?それとも重回帰分析というのでしょうか?それとも他に呼び名があるのでしょうか?

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • selfer
  • ベストアンサー率76% (104/136)
回答No.1

こんにちは.「ダミー変数を用いた重回帰分析」と「数量化理論1類」についての質問ですね. 質問者さんが御指摘しているように,同一データに対して両分析法を使うことができます.そして,どの説明変数が有意な要因であるかを分析するという意味で,ほぼ同じ目的を持つものです.この意味で,両分析法は限りなく同じ,と考えることができるかもしれません. 実際,統計分析法の資料(教科書など)によっては,数量化理論1類の実際の分析例として,ダミー変数を用いた重回帰分析を使っていたものもあります. しかし,両分析法は結果出力が異なりますので,やはり同じということはできないと思います.両分析法で共通して算出される結果数値もありますが,重回帰分析でしか算出されない数値結果,あるいは,数量化理論1類でしか算出されない数値結果があります.結果出力に注目すれば,両者は区別する必要があるでしょう. ただし,両分析法の重要な数値については,比較的単純な計算によって相互に求めることができるとあります(詳細は下記ページの「数量化1類と重回帰分析の関連についての解説」を参照して下さい). さて,以上を踏まえて,質問に回答します. ・Excelの回帰分析を利用した場合の名称 厳密に考えると,数量化理論1類とは言いにくいです.「ダミー変数を用いた重回帰分析」という比較的一般的な名称を使うのがより正確だと思います.

参考URL:
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/LaTeX/LaTeX.html
painame
質問者

お礼

selferさん、回答ありがとうございます。 丁寧に教えていただき、また参考となるページも教えてくださり感謝いたします。 参考として挙げてくれたページも早速参照しました。そちらの方もわかりやすい説明で、とても勉強になりました。

関連するQ&A

  • 重回帰分析と数量化理論(1)類の両方を一緒に使いたい時は?

    文系人間ですが、必死の思いでデータの分析をしてます。 スポーツのタイムの傾向を調べており、距離や気温などからタイムが予測できないかと思っております。いくつかの変数となる値を引っ張り出してそれぞれタイムとの相関関係がある程度あることは解りましたが、その他に天候にもタイムが左右されることに気づきました。 質的データを分析するには数量化理論(1)類での分析がよいと本で知りましたが、通常の数値からの分析である重回帰分析とどのように組み合わせて分析すればよいのでしょう?天気は「晴」「雨」「曇」「雪」「小雪」など5つ程度に分けて考えたいと思います。その他にも質的データとなるアイテムが考えられます。 元が文系人間で数学はとても苦手です。分析もexcelの分析ツールで分析しています。 どなたか良い解法の糸口をお教えください。

  • 重回帰分析による売上予測について

    洋菓子屋の日々の売上データを基に重回帰分析を行い、 説明変数を入力することによる売上予測を行いたいと考えておりますが、 説明変数に「気温」を採用する際の「季節」の扱いに悩んでいます。 現在の変数候補は下記の通りです。(天気/気温は気象庁の過去データより引用)  ・天気(晴れ/曇り/それ以外)  ・最高気温、最低気温  ・曜日  ・季節指数(過去4年間の売上を元に作成) 例えば12月の売上データを元に重回帰分析を行ったところ、 「天気」より「最高気温」を変数にしたほうが相関関係が強いことがわかりました。 ところが、気温は季節によってその値の持つ意味が変わってきます。 冬の間は「暖かいほうが客の入りもよく売れ行きが良い」と考えられ、 「最高気温」変数が「高い」ほうが売上は向上します。 一方、夏になると「涼しいほうが売れ行きが良い」となることが予想され、 単純に「最高気温」を変数に用いることはできないと考えられます。 気温の絶対値でなく「季節に応じた快適気温」からどれくらい乖離しているかで求めるなども考えてみましたが、いまいち強い相関関係が得られませんでした…。 どなたかこういった場合の対処、お知恵おもちでないでしょうか。 宜しくお願い致します。

  • ダミー変数を用いた重回帰分析での影響度の比較

    ダミー変数と連続変数の両方を含むデータで、重回帰分析を行おうとしています。その際、各説明変数の目的変数への影響度の大きさに興味があります。 連続変数のみの重回帰分析であれば、標準偏回帰係数の大小で影響度が比較できると思います。 またあるWebページでは、ダミー変数のみの重回帰分析(数量化1類?)では、各アイテム変数のレンジ・単回帰係数・偏回帰係数などで比較をしていました。 しかしダミー変数と連続変数が同時に含まれる場合は、各説明変数の影響の大きさをどのように比較すれば良いのでしょうか。 例えば下記参考URLのWebページで、単価・曜日・天気から売り上げ本数を予測していますが、最後の方で出てくる係数は単価、日~月までの7種類、曇~雨の3種類、の合計11種類の係数が出ています。 これを単価・曜日・天気の3種類の影響度という形にして比較する、という事は可能なのでしょうか。 偏回帰係数とレンジをそのまま比較はできないと思うのですが、方法はあるのでしょうか。 参考URL: http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/toukei_hosoku/tahenryo_jirei_02.htm

  • ダミー変数だけによる重回帰分析

    被説明変数は連続変数、説明変数はすべてダミー変数、という重回帰分析を行う際に何か注意することはあるのでしょうか。あるいはこうした場合は単純な重回帰分析は使うべきでないのでしょうか。

  • YesかNoの重回帰分析のやり方

    重回帰分析を勉強していて疑問が生じたので質問させていただきます。 従属変数がYesかNoのどちらかで結果が欲しい場合、Yesが1、Noが0というようにダミー変数を用いて良いのでしょうか。 wikipediaの重回帰分析のページでは、説明変数にダミー変数を用いる場合しか書いていなかったので。 よろしくお願いします。

  • エクセルの回帰分析について

     エクセルで回帰分析をおこなったのですが、有意な結果がでませんでした。説明変数がすべてダミー変数であるからでしょうか?ダミー変数のみで回帰分析を行うことは可能ですか?

  • 重回帰分析について

    重回帰分析についての質問です *学生本人、その父親・母親の身長および性別 身長  性別(X) 父の身長(X2) 母の身長(X3) 176 1     174      166 173 1     169      160  ・  ・      ・        ・  ・  ・      ・        ・  ・  ・      ・        ・ というデータがあるとします。説明関数xが性別のダミー変数で男なら1女なら0の値をとる。変回帰分析係数β^1の値からどの様なことが読み取れますか?

  • 重回帰分析ダミー変数ありで使用できるような事例と数値データはないでしょうか。

    重回帰分析でレポートを書きたいのですが、重回帰分析ダミー変数ありで使用できるような事例と数値データはないでしょうか。 よろしかったら誰か教えてください(>_<)

  • 重回帰分析について

    重回帰分析を用いて、性別を調整した解析を行いたいのですが・・・ 結果の見方がわかりません。 男を1、女を0というダミー変数にし、解析を行っています。 それによって、得られた標準化偏回帰係数が-(-)を示しているときは、男性の方が負の影響を与えているのか・・・それとも女性に負の影響を与えているのかわかりません。 また、調整するためのダミー変数ならば、得られた数値は無視して他の独立変数の値を見ればよいのか・・・どのように解釈したらよいのかわかりません。 統計に詳しいかたがいましたら、お願いします。

  • 重回帰分析

    現在、大学4年です。 工学部で都市計画を習っており、卒業論文は経済学に 近いテーマです。 具体的には、福岡市に新しい地下鉄ができたので、そ の効果を調べようというもの。 方法は地下鉄周辺の家賃を2002年から2005年 まで調べ、2005年に家賃が上がっていたら、それ は地下鉄の効果であるという構想です。 家賃の推定式を重回帰分析であらわし、2004年の 家賃と2005年の家賃を比較、2003年と200 5年の家賃を比較、2002年と2005年の家賃を 比較しています。 比較の方法はダミー変数を加え、2005年には1を とり、それ以外の年は0をとるという方法です。 ここで疑問が生じるのですが、普通にExcelを使って重 回帰分析を行うと、ダミー変数以外の係数も変化して しまいます。 つまり、重回帰分析により2004年と2005年を 比較したときと、2003年と2005年を比較した ときとではダミー変数の係数だけでなく、家賃に関係 するほかの変数(面積や築年数など)も変化してしま います。 係数が変化してもいいのか不安なので、どなたか教え ていただけないでしょうか。 また、係数を変えてはいけないのであれば、係数を変 えずに地下鉄の効果を求める方法を教えていただきた いと思います。 説明にわかりにくい部分があればご指摘ください。 よろしくお願いいたします。