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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:共分散分析について教えてください)
共分散分析とは?
このQ&Aのポイント
- 共分散分析は、異なる変数間の関係性を調べるための統計手法です。
- 単純に2つの変数の相関を調べるだけではなく、他の要因を組み入れて関係性を解析することができます。
- 共分散分析を利用して「望ましい死と自尊感情の関係」を調べることで、年齢や自尊感情の影響を正確に分析できます。
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共分散分析をすれば、より自分の仮説に近い結果が得られるのではないかと考えているようですが、そういうものではないでしょう。あくまでも分散分析モデルが適切か、それとも共分散分析モデルが適切か、というモデル選択の問題です。 従属変数をY、独立変数をX1, X2とすると、両者の違いは独立変数の型にあります。 分散分析モデル: Y = X1 + X2 (X1, X2はカテゴリカル型) 共分散分析モデル: Y = X1 + X2 (X1は連続型、X2はカテゴリカル型) 要するに、共分散分析は結果に影響すると考えられる変数に、連続型とカテゴリカル型が混在しているときのことをいうのです。従属変数は何か?独立変数は何か?ということをもう一度整理してみると良いかもしれませんね。