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回帰分析の結果
s_nakの回答
- s_nak
- ベストアンサー率55% (269/487)
回帰分析で「因果関係を判別する」というのはかなりいい加減な表現です。回帰式に対して、理論的に因果関係が設定できる場合に限り、そのように表現する場合もあります。 回帰分析では、関係があることを否定できないという形で判定します。 これを強引に「因果関係があると言える」など表現する場合もありますが、それは論文発表などで皆そうでないと分かっているものの慣用的にそう表現しているといった要素が強いです。 正確に言えば、回帰分析で見ているのは、あくまで相関関係です。 それから、回帰分析によって説明変数が最良不変推定量(BLUE)になるための条件があります。それらを勉強した方がよいです。 参考書として 縄田和満「Excelによる回帰分析入門」朝倉書店 を挙げておきます。 yamapi2008さんが用いられているような質的な非連続の変数を扱うのに、単純な回帰分析は向きません。 p値に関しては、正確に言えば、 統計的な有意水準5％と設定した場合、p値が0.05未満なら、その説明変数が「統計的に有意である」または、「相関関係を棄却できない」と表現します。 説明変数の対になるのは目的変数もしくは被説明変数で、従属変数の対になるのは独立変数なので、ひとつの回帰式の説明に、説明変数と従属変数の両方を用いるのは間違ってます。
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