- 締切済み
重回帰分析をし、コントロール変数やダミー変数が有意になったときはどのような解釈をすればよいのでしょうか？
- みんなの回答 （2）
- 専門家の回答
みんなの回答
- backs
- ベストアンサー率50% (410/818)
単純にいって、各変数についての標準偏回帰係数が有意ということは、その変数が目的変数に影響を及ぼしている（その変数によって目的変数を説明できる）ということでしょう。もちろん、回帰係数が0で有意なら、それは「影響していないことは確かであろう」ということがいえるわけですが。
- miracle3535
- ベストアンサー率20% (306/1469)
変数は幾つに対しデーターは幾つありますか。 これが同じですと１００％になってしまいます。 データーは最低変数の５倍以上と聞いています。 コントロール変数＋ダミーが１０個なら、データーは５０以上用意してください。 >重回帰分析をし、コントロール変数やダミー変数が有意になったときはどのような解釈をすればよいのでしょうか？ データー数が変数の合計に近い場合は無意味です。
お礼
変数が１９でデータが２３９です。 ちなみにパネルデータを使っています。
関連するQ&A
- 重回帰のダミー変数について
重回帰分析で，少々悩んでおります。お詳しい方，どなたかご教示下さい。 200人ほどのデータ（職業，年収等）があり，職業が被説明変数に対し，影響を持つのかを重回帰分析を用いて説明しようとしています。職業は10ほどのカテゴリに分け，それぞれダミー変数として説明変数に加えています。 ただ，どうしても分けられない職業が30ほどあり，「その他」として分類しています。この「その他」という職業カテゴリも，ダミー変数として説明変数に入れるべきですか？入れた場合，この変数が有意であった場合どのように解釈すれば良いでしょうか。 大変困っております。どうかお詳しい方ご教示下さい。
- ベストアンサー
- 経済学・経営学
- 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。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 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(>_<)
- ベストアンサー
- 経済学・経営学
- 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？
- ベストアンサー
- 経済学・経営学
- 相関分析と重回帰分析
大学3回生で、来年度の卒論のために先行研究を読んでいます。 私が書く卒論では統計分析が必要なのですが、 先行研究を読んでいて疑問に思ったことがあるので、質問させてください。 ある論文で、変数間の相関を分析した後、重回帰分析を行っていました。 ところが、相関分析において相関の出ていない変数に対しても重回帰分析を行っており、 その結果、 「相関分析では有意な相関が見られない」にも関わらず、「重回帰分析では有意な結果が見られる」 というような書き方がなされていました。 また、この論文における考察部では、相関分析と重回帰分析をまとめて考察しており、 ほとんど重回帰分析の結果についてしか触れられていませんでした。 相関分析と重回帰分析を両方行う場合、相関がない変数についても重回帰分析を行うべきなんでしょうか？ ゼミに教授に質問しにいっても、現4回生の卒論などで忙しいのか、 今度にしてくれ、と言われてしまいましたので、こちらで質問させていただきました。 不勉強で、重回帰分析の仕組みが良くわかっておらず、大変心苦しいのですが、 宜しければ回答していただけると、とても助かります。
- 締切済み
- 心理学・社会学
- 重回帰分析のモデル式の解釈についてご教授ください。
社会学関係の論文をいくつか読んでいると、重回帰分析の結果として、 ・調整済R^2が5％～10％ ・モデル式に関してのF検定は0.01％～0.1％で有意 ・いくつかの説明変数に関してのｔ検定は0.01％～0.1％で有意 というような重回帰モデルをいくつも見かけます。 私自身、統計学を勉強中で解釈に困っているのですが、 この重回帰のモデルの解釈としては、 「(1)予測においては、目的変数の変動はほとんど説明できておらず、このモデルを使って予測してもほとんど当たらんが、目的変数に影響を与えているいくつかの説明変数の効果がゼロではない。また、目的変数と説明変数との間の影響関係を見ることにおいて、その目的変数に影響を与えるだろう説明変数を明らかにできた」というようなところでしょうか。 よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 重回帰分析での説明変数
重回帰分析で説明変数が、例えば５因子あったとします。 通常は、重回帰分析した後に、有意な因子（目的変数に対して効果のある因子）を例えばF>2等の基準でもって、抽出すると思いますが、 これら説明変数のがMKSA(mg、um、sec等)の次元が異なる場合、同じ基準で有意な因子が抽出できるのでしょうか？ 例えば、同じ次元であっても、cmとmmの因子を混在させては、平方和計算から異なってくるので、同じ基準で有意な因子は抽出できないですよね？ もし、出来るのであれば、証明するにはどうしたらよいですか？ よろしくお願いします。
- 締切済み
- 数学・算数
- 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
- 締切済み
- 数学・算数
- 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。
- ベストアンサー
- 数学・算数
お礼
ありがとうございました。