• 締切済み

重相関係数R2と有意F値(p値)について

エクセルで回帰分析を行ったところ， 重相関 R 0.3569 重決定 R2 0.1273 補正 R2 0.1017 有意 F 0.0326 と出てきました。R2が低いのに有意Fが高いことが示す意味が分かりません。 http://www.fihs.org/health5/art6.pdf ここではR2とp値は似たような傾向を示す，となっているのですが… どなたか御教授願います。

みんなの回答

  • kgu-2
  • ベストアンサー率49% (787/1592)
回答No.1

>有意 F0.0326 有意 F0.0326→有意 p:0.0326　なら、有意差有り。しかし、F値では、自由度が分からないと判断できません。 >ここではR2とp値は似たような傾向を示す， 　似たような→逆の関係、すなわち、R2が高い、すなわち、大きいほど(＝1に近いほど)、pfは小さくなり、有意差が出やすい。 　もう一つは、自由度。自由度はデータ数と関連しているので、データー数が多いほど有意差は出やすい。 　さらに、説明変数が多いほど、R2は、1に近づきます。

endless_1989
質問者

お礼

回答ありがとうございます。 データ数36，説明変数1，で行なっていました。 変数が3つのパラメータを持ち，同条件データが12個あることになります。 データが多いから有意差が高く出た，しかし説明変数が少ないので1からは遠い，という認識でよろしいでしょうか？

  1. カテゴリ
  2. 学問・教育
  3. 数学・算数

関連するQ&A

  • 回帰分析で「有意な相関がある」という言葉はあり得るのか

    　回帰分析（単回帰、重回帰）において、例えば単回帰では「2つの間には有意な正の相関関係が認められる」という日本語はあり得るのでしょうか。そもそも、回帰分析において相関関係の有意性を検定する検定方法というものが存在するのでしょうか。または、相関係数や決定係数で判断するしかない（例えばr2が0.8以上なら精度が高い）のでしょうか。 　また、回帰式や回帰係数の有意性の検定といわれているものは母集団に対する検定ということですので、今回の質問の答えに当てはまらないと考えていますが、この考えは合っているのでしょうか。

  • 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。

  • エクセル　重回帰分析　補正R2の数値について

    　エクセル（2007） 　データ分析ツールを使い重回帰分析を行いました。 　そうすると、 【　回帰統計 】 　重相関 R 　　　1 　重決定 R2 1 　補正 R2 　65535 　標準誤差 0 　観測数 9 と表示されました。 以前参考にした資料には「補正Ｒ2は1に近いほど良い」と書かれていましたが、 今回の「65535」と、1をはるかに超える数字はどの様に解釈すればよろしいのでしょうか？ 何卒よろしくお願いいたします。

  • 相関分析と重回帰分析について

    研究の中である因子同士で相関分析を行いました。その結果有意な相関を得られた因子が複数見つかったため、それらの因子を用いて重回帰分析を行うことにしました。 この分析の流れを担当教員に伝えたところ、重回帰分析を行う際になぜ相関が得られなかった因子も含めなかったのかと問われ、上手く説明ができませんでした。というか先生の言ってることが理解できませんでした。なぜなら全く相関がないとわかっているものを重回帰分析の中に含めたところで結果は見えていると考えたためです。 まだ知識は浅いですが、先生の問いについて理解できる方がいれば教えていただきたいです。

  • 相関係数，寄与率の記号について教えてください．

    単相関係数はｒ，寄与率はｒ2，重相関係数はＲ，寄与率はＲ2で示すものと考えていました．エクセルの分析ツールにおいて，回帰分析を行うと，結果の欄には一次回帰分析の場合にも重相関係数Ｒ，寄与率Ｒ2と示されているのですが，なぜでしょうか．

  • エクセルでの回帰分析、有意FとP-値について

    エクセルでの回帰分析について質問です。 現在エクセルで回帰分析に取り組んでいるのですが、結果についてわからないことがあるので、どなたか教えていただけないでしょうか。 回帰分析を行った結果、有意Fと切片のP-値が0となってしまいます。 これが何を意味するのか、 もし計算方法等が間違っているなら何が原因と考えられるか、 どなたかご教授いただければと思います。 よろしくお願いいたします。

  • 重相関係数のF検定について

    お世話になります。 重相関分析について教えてください。 ●質問１ 観測された分散比（F値）はFの臨界値より大きく， 重相関係数は5%の危険率で，「相関無しではない」と判定されました。 しかし，ここの説明変数に対する係数のｔ検定結果はすべてが有効ではないという結果になりました。予測式を立てる上で問題はないけれど，説明変数に対する係数には意味がないと解釈してよいのでしょうか？ -基本的にエクセルの分析ツールを使用してます-- ●質問２ 説明変数同士が相互に相関を持つ場合，分析として不適切だと聞きました。（重相関分析の仮定は個々の説明変数に相関がないこと）これを確認するために，スワップ式というのがあると聞きました。これはどこで調べるのがよいでしょうか？また，基本的な教科書やサイトを紹介いただけると幸いです。

  • エクセルでの重回帰分析が上手くいきません

    エクセルにて重回帰分析を行っています。下記の状況になりますが何が原因か、また、対策はどうすべきかご教授ください。 ＜元データ＞ ・説明変数16個 ＜エクセルの統計データ機能を使用した結果＞ 回帰統計 重相関 R 1 重決定 R2 1 補正 R2 65535 標準誤差 0 観測数 3 分散分析表 　　自由度 変動 　　　　分散 　　　観測された分散比 有意 F 回帰　16 　1.646666667 0.823333333 #NUM! 　　　　#NUM! 残差 　0 　　　0 　　　　65535 合計 　16　1.646666667 ｔ値　65535 Ｐ値　#NUM! 以上です。 どうぞよろしくお願い致します。

  • 回帰分析　エクセル

    アンケートを作成し、その結果をエクセルツールにある「回帰分析」を用いて解析を行った結果、以下のような結果が得られました。 重相関 R 　0.431510471 重決定 R2 　0.186201286 補正 R2 　0.176356947 標準誤差 　3.572812597 観測数 　1005 有意 F　　2.49462E-37 この結果として言えることは、 「回帰式に取り入れられた説明変数の変動によって、目的変数の変動の17.6％（補正Ｒの値）が説明できる。」 また有意Ｆの値の解釈としては、 「このアンケート結果は９９％有意なので、統計的に信頼できる結果である。」 ということでいいんでしょうか？ 文献を読んで説明を理解したいのですが、日ごろの勉強不足が祟ってまったく理解が出来ず苦戦しています。

  • 回帰分析の結果

    統計を初めたばかりの初心者です。どなたか以下の結果が、どのような意味になるかを教えてください。excelを使用しました。 概要 重相関R/0.700574993 重決定R2/ 0.490805321 補正R2/0.482592503 標準誤差/ 2.7494336 観測数/64 分散分析表 　　自由度 / 変動 / 分散 / 観測された分散比 / 有意 F 回帰 1　 451.7556225 451.7556225　59.76089527 1.16E-10 残差 62 468.6818775 7.559385121 合計 63 920.4375 切片・P-値／0.724068654 X値1・P-値／1.16186E-10　　 特に切片・P-値とX値・P-値の意味が少し分かりません。 よろしくお願いします。

注目のQ&A

カテゴリ

専門家に質問してみよう

職業から探して質問する

あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVEセレクト

質問する