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1変数と複数の変数の相関をみるには

1変数と複数の変数、例えば、「変数a」と「変数b、c、d」の相関関係をみるにはどうすればよいでしょうか？ 重回帰分析でもみれますでしょうか？ 重回帰分析は、説明変数で目的変数を予測することができるかどうかを分析することだと思いますが、得られた重相関係数と、同時に行う分散分析のP値によって、相関関係の強さをみれるのではないかと思うのです。 最終的には、「変数a」と「変数b、c、d」は"有意"に相関があるといたいのですが、重回帰分析の場合、説明変数と目的変数の方向性の問題もあるので「変数a」⇔「変数b、c、d」とは言えないのでは…と悩んでいます。 「変数b、c、d」を主成分分析で合成してから相関分析をすれば…などいろいろ考えているのですが、分析の精度としてそれでいいのか分かりません。 何卒、アドバイスよろしくお願いします。

みんなの回答

  • Diogenesis
  • ベストアンサー率49% (859/1722)
回答No.1

？？？ 相関関係を見たいのなら aとb，aとc，aとdをそれぞれ組み合わせて 相関係数を求めれば良いのではありませんか？ 4×4の相関マトリックスを作ってみれば b，c，d相互の相関も明らかになります。 b，c，d相互の相関が十分高ければそれらの合成変数を用いて aとの関係を分析するというやり方も可能でしょう。 相関係数の算出と並行して散布図を描いてみると 相関の強さを直観的に把握できますし， 曲線相関の見逃しなども防げます。

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