多変量解析入門

足立 堅一『多変量解析入門 線形代数から多変量解析へ』 篠原出版新社 December 20, 2005

書名は多変量解析入門ですが、中身は多変量解析で使われる線形代数の解説だそうです。多変量解析の基盤となっている数学的な原理に関する解説書としては、もっともわかりやすく(数学が苦手な人にもわかるように)書かれているみたいです。

射影行列・一般逆行列・特異値分解

柳井・竹内『射影行列・一般逆行列・特異値分解』 新装版 2018

第6章応用 のところでようやく多変量解析などの話題が出てきます。第5章まではひたすら数学的な準備といったところでしょうか。自分は図書館で借りてみましたが、自分の数学的能力では読み進めるのが辛すぎて挫折しました。数学の本に手を出す場合には、身の丈にあった本にすべきだと痛感。

多変量解析の基礎

柳井・竹内『多変量解析の基礎』1972

医学研究を進めるうえで医療統計学の知識、特に多変量解析の知識が欠かせません。SPSSなどのソフトにただデータを入れれば、何かしらの結果は出ますが、それだと結果の解釈の段階で途方にくれてしまいます。やはり多変量解析の原理的な部分を抑えておく必要があるでしょう。どれだけ数学的なバックグラウンドがあるか、数学的な原理から理解したいという動機があるかによって、お勧めの教科書は変わってきます。

一口に多変量解析の教科書といっても、対象とする読者は数学的な原理はともかく使えればいい人、定理の厳密な証明はいいけど数学的な基礎はある程度理解しておきたい人、仕事ですぐに使いたい人、統計学を勉強中の理系大学生・大学院生、勉強する時間があまり取れない実務に携わる多忙な社会人など様々なので、自分が想定された読者なのかどうかを判断する必要があります。

線形代数がメインの書籍はまた別記事にします。

→ 多変量解析を理解するための線形代数の教科書

Rによる多変量解析入門

川端 一光, 岩間 徳兼, 鈴木 雅之『Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論』オーム社  July 19, 2018

手元にデータがあってすぐに分析をしたい人にピッタリの本。理論的な説明はないかわりに、結果の解釈の際の注意事項の説明が詳細。説明の順番は、データの解析、結果、解釈や数学的な理屈の順になっています。Rそのものに関しては紙面をあまり割いていないので、pythonで勉強したい人にとっても紙面が無駄になっておらず、ためになります。数学的な理屈に関してはおいおい勉強するとして、とりあえず仕事ですぐに多変量解析をやらなきゃいけない人にとってはベストの教科書ではないでしょうか。

出版社の書籍紹介によれば、

多くの多変量解析についての学習書は、理論的な説明に終始し、実務場面でどのように利用されているかについて、殆ど配慮がないのが現状です。そこで本書は、多変量解析手法の理論と実践をバランスよく解説することで、統計が得意ではない大学生や実務者にも利用しやすい構成とし、本書1冊で多変量解析手法を実務に応用できるまで習得できる内容となっています。

とのことですが、看板に偽りなしです。目次は、以下の通り。

第Ⅰ部 多変量解析の基礎
第1章 多変量解析の基礎を学びたい―R による多変量データの基本的な統計処理
第2章 R によるデータハンドリングを学びたい ―アンケートデータと ID-POS データのハンドリング
第Ⅱ部 量的変数の説明・予測
第3章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (1) ―重回帰分析
第4章 現象を説明・予測する統計モデルを作りたい (2) ―階層的重回帰分析
第5章 さまざまな集団から得られたデータを分析したい―マルチレベルモデル
第6章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (1)―パス解析
第Ⅲ部 心理尺度の分析
第7章 心理尺度を開発したい (1) ―探索的因子分析
第8章 心理尺度を開発したい (2) ―確認的因子分析
第9章 複雑な仮説を統計モデルとして表したい (2) ―潜在変数を伴うパス解析
第Ⅳ部 質的変数の説明・予測
第10章 クロス集計表をもっとていねいに分析したい―対数線形モデル
第11章 カテゴリに所属する確率を説明・予測したい―ロジスティック回帰分析
第Ⅴ部 個体と変数の分類
第12章 似たもの同士にグループ分けしたい―クラスター分析
第13章 質的変数間の連関を視覚化したい―コレスポンデンス分析
第Ⅵ部 多変量解析を使いこなす
第14章 データが持つ情報を視覚化したい―パッケージggplot2による描画
第15章 多変量解析を実践で生かしたい―手法の組み合わせ

 

多変量解析入門

小西 貞則『多変量解析入門――線形から非線形へ』January 27, 2010 岩波書店

目次

  1. 1 はじめに 1.1 現象のモデル化 1.2 識別・判別 1.3 次元圧縮 1.4 分類
  2. 2 線形回帰モデル 2.1 2変数間の関係を捉える 2.2 多変数間の関係を捉える
  3. 3 非線形回帰モデル 3.1 現象のモデル化 3.2 基底関数に基づくモデル 3.3 基底展開法 3.4 正則化法
  4. 4 ロジスティック回帰モデル 4.1 リスク予測モデル 4.2 複合リスク予測モデル 4.3 非線形ロジスティック回帰モデル
  5. 5 モデル評価基準 5.1 予測誤差に基づく評価基準 5.2 情報量基準 5.3 ベイズ型モデル評価基準
  6. 6 判別分析 6.1 フィッシャーの線形判別 6.2 マハラノビス距離に基づく判別法 6.3 多群判別 6.4 変数選択 6.5 正準判別
  7. 7 ベイズ判別 7.1 ベイズの定理 7.2 ベイズ判別法 7.3 ロジスティック判別
  8. 8 サポートベクターマシーン 8.1 分離超平面の構成 8.2 線形分離可能でない場合のテクニック 8.3 線形から非線形へ
  9. 9 主成分分析 9.1 主成分の構成 9.2 カーネル主成分分析
  10. 10 クラスター分析 10.1 階層的分類法 10.2 非階層的分類法 10.3 混合分布モデル
  11. 付録A ブートストラップ法 付録B ラグランジュの未定乗数法 付録C EMアルゴリズム

著者の略歴は、広島大学理学部数学科卒、文部省統計数理研究所を経て九州大学大学院数理学研究院教授。専門は,非線形多変量解析,情報量統計学(岩波書店)。

アマゾンのレビューを読むと、データから数理モデルを組み立てるというアプローチとして多変量解析が解説されている、モデルを線形から非線形に拡張するように丁寧な議論となっていて、特にSVMの解説は分かりやすい、数式は多いが、出てくる数式や式展開は、パターン化していてしかも数学的な説明が丁寧なので、読みやすく大変理解しやすいとのこと。

 

多変量解析法入門

永田 靖, 棟近 雅彦『多変量解析法入門』 (ライブラリ新数学大系) サイエンス社 April 1, 2001

アマゾンのレビューを読む限り、数学が苦手な人でも追えるような丁寧さで、数式によって説明を進めているそう。目次は、

  1. 1 多変量解析法とは 1.1 多変量データ 1.2 重回帰分析とは 1.3 数量化1類とは 1.4 判別分析とは 1.5 数量化2類とは 1.6 主成分分析とは 1.7 数量化3類とは 1.8 多次元尺度構成法とは 1.9 クラスター分析とは
  2. 2 統計的方法の基礎知識 2.1 データのまとめ方 2.2 確率分布 2.3 検定と推定 練習問題
  3. 3 線形代数のまとめ 3.1 行列とベクトル 3.2 固有値と固有ベクトル 3.3 ベクトルによる微分 3.4 変数ベクトルによる期待値と分散・共分散 練習問題
  4. 4 単回帰分析 4.1 適用例と解析ストーリー 4.2 解析方法 4.3 行列とベクトルによる表現 練習問題
  5. 5 重回帰分析 5.1 適用例と解析ストーリー 5.2 説明変数が2個の場合の解析方法 5.3 説明変数がp個の場合の解析方法 5.4 行列とベクトルによる表現 練習問題
  6. 6 数量化1類 6.1 適用例と解析ストーリー 6.2 説明変数が1個の場合の解析方法 6.3 説明変数が2個以上の場合の解析方法 6.4 説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合 練習問題
  7. 7 判別分析 7.1 適用例と解析ストーリー 7.2 変数が1個の場合の解析方法 7.3 変数が2個以上の場合の解析方法 7.4 行列とベクトルによる表現 練習問題
  8. 8 数量化2類 8.1 適用例と解析ストーリー 8.2 説明変数が1個の場合の解析方法 8.3 説明変数が2個以上の場合の解析方法 8.4 説明変数に量的変数と質的変数が混在する場合
  9. 9 主成分分析 9.1 適用例と解析ストーリー 9.2 説明変数が2個の場合の解析方法 9.3 説明変数がp個の場合の解析方法 9.4 行列とベクトルによる表現
  10. 10 数量化3類 10.1 適用例と解析ストーリー 10.2 数量化3類の基本的な考え方と解析方法 練習問題
  11. 11 多次元尺度構成法 11.1 適用例と解析ストーリー 11.2 非計量MDSの解析方法 11.3 計量MDSの考え方 練習問題
  12. 12 クラスター分析 12.1 適用例と解析ストーリー 12.2 変数が2個の場合のクラスター分析 12.3 変数がp個の場合のクラスター分析 12.4 クラスター間の距離 12.5 ウォード法 練習問題
  13. 13 その他の方法 13.1 パス解析 13.2 グラフィカルモデリング 13.3 因子分析 13.4 正準相関分析 13.5 多段層別分析 練習問題

 

多変量データ解析

杉山 高一 (著), 小椋 透 (著), 藤越 康祝『多変量データ解析』 (シリーズ“多変量データの統計科学”)  朝倉書店  November 25, 2014

出版社の説明によれば、

シグマ記号さえ使わずに平易に多変量解析を解説する」という方針で書かれた’83年刊のロングセラー入門書に,因子分析正準相関分析の2章および数理的補足を加えて全面的に改訂。主成分分析,判別分析,重回帰分析を含め基礎を確立。

とのこと。数学恐怖症の人向けのようです。

もくじ

  1. 1 相関係数 1.1 成績データの相関係数 1.2 手のデータの相関係数 1.3 相関係数の安定性 1.4 分散と共分散 1.5 数理的補足–相関係数
  2. 2 主成分分析 2.1 主成分分析とは 2.2 共分散行列による主成分分析–手のデータ 2.3 相関行列による主成分分析(1) –成績のデータ 2.4 相関行列による主成分分析(2)–被服のデータ 2.5 因子負荷量–漢字テストの分析 2.6 歯の咬耗度に基づく主成分分析 2.7 主成分スコア低次元空間表現 2.8 主成分軸の回転 2.9 固有値の信頼区間 2.10 固有ベクトルの信頼性 2.11 数理的補足–主成分分析
  3. 3 判別分析 3.1 判別分析とは 3.2 マハラノビスの距離 3.3 判別分析の考え方 3.4 2変量の判別分析 3.5 線形判別関数 3.6 多変量の判別分析–筆跡鑑定のデータ 3.7 変数選択による判別分析–逐次法(1) 3.8 変数選択による判別分析–逐次法(2) 3.9 変数選択による判別分析–AIC 規準・誤判別確率 3.10 線形判別分析の頑健性 3.11 逐次法における規準値とAIC 規準 3.12 数理的補足–判別分析
  4. 4 重回帰分析 4.1 重回帰式とは 4.2 1変数の場合の回帰式 4.3 2変数の回帰分析 4.4 残差分散, 重相関係数 4.5 回帰係数の信頼区間 4.6 多重共線性 4.7 説明変数の選択–逐次法 4.8 説明変数の選択–AIC とCp 4.9 逐次法における規準値とAIC 規準 4.10 主成分回帰 4.11 偏相関係数 4.12 数理的補足–重回帰分析
  5. 5 因子分析 5.1 因子分析とは 5.2 因子分析モデルと回転 5.3 推測法 5.4 白人の手のデータ 5.5 数理的補足–因子分析
  6. 6 正準相関分析 6.1 正準相関とは 6.2 正準相関–成績のデータ 6.3 寄与率と次元 6.4 正準相関分析–歯の咬耗度データ 6.5 正準相関の安定性 6.6 数理的補足–正準相関
  7. A 行列・固有値 A.1 行列 A.2 多変量データと基礎統計量の行列表示 A.3 行列式と逆行列 A.4 固有値・固有ベクトル
  8. B 多変量分布 B.1 身長の分布と正規分布 B.2 2次元正規分布 B.3 数理的補足–多変量正規分布

 

重回帰分析はSPSSでやると一瞬ですが、高価なソフトウェアがなくても無料のpythonやRを使って分析することも比較的簡単にできるようです。実際的な手順を解説したサイトを纏めておきます。

得られた予測式の係数の解釈について:注意点など

  • 回帰係数にはデータ単位があり、目的変数のデータ単位と同じ
  • 回帰係数から『説明変数の目的変数に対する貢献度』がわかります。
  • データ単位が変われば係数の値も変わることを理解してください。したがって、関係式の回帰係数を比較し、値が大きい説明変数ほど目的変数に貢献しているとか重要であるいうことはいえません。重回帰分析では、回帰係数とは別の統計量「標準回帰係数」を算出し、この値を使って売上を予測するのに重要な説明変数のランキング(順番)を把握します。

引用元:多変量解析の手法別解説>重回帰分析(2/3) アイスタット

 

  • 特に注意しないといけない点は,回帰分析は決して因果関係を表しているわけではないということです.従属変数を独立変数で「予測」するのが回帰分析というと,いかにも「独立変数⇒従属変数」という矢印つきの因果関係を想定しがちですが,決して因果関係と断定はできません.あくまで回帰係数は相関関係です.例えば単回帰分析の場合,独立変数と従属変数を入れ替えても,標準化された回帰係数は全く変わらず,しかもその値は普通の単相関係数なのです.
  • 「従属変数の予測力」と「具体的にどの独立変数が従属変数にどのような形で効いているかを理解できること」ということは別問題です.後述するように,偏回帰係数の解釈は独立変数の数が増えるほど困難になります.社会学のように,とにかく社会事象の予測の精度を目的にする場合では,独立変数を増やしてその予測力を高めることには一定の意味があると思いますが,例えば教育心理学研究のように独立変数と従属変数の具体的な関係を吟味し,そのメカニズムを解明したり独立変数を操作して介入に生かしていこうという場合には,多くの独立変数を投入した重回帰分析は結果の解釈が困難で,実質的に無意味になることが多いです.

(重回帰分析について 1.単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 koumurayama.com)

  1. 決定係数や標準化偏回帰係数が高いと「影響力が強い」といえるのか?ryotamugiyama.com/
  2. 重回帰分析とは?(手法解析から注意点まで)surveroid.jp

重回帰分析により、従属変数をうまく表現する予測モデル(式)が得られますが、その式に現れる係数(回帰係数や標準化回帰係数)は、予測モデルにおける貢献の度合い、影響の大きさを表しているにすぎず、「原因としての大きさ」と無考えに解釈していいわけではないようです。所詮、単なる数式なので、何を独立変数として、何を従属変数とするかに関しても、別に数学的には制約はないわけで、独立変数を従属変数を入れ替えても(つまり、原因と思っていたことと、結果と思っていたことを入れ替えても)重回帰分析はできてしまうことを考えれば、重回帰分析は因果関係を直ちに教えてくれるものでは決してないということが理解できます。

 

変数の正規化について

偏回帰係数は、どの説明変数がどの程度目的変数に影響を与えているかを直接的には表していません。身長を(cm)で計算した場合と(m)で計算した場合とでは全く影響度の値が異なってしまうことからも明らかです。各変数を平均 0,分散 1 に標準化して求めた「標準偏回帰係数」を用いれば、各説明変数のばらつきの違いによる影響を除去されるので、影響度が算出されます。(重回帰分析とは albert2005.co.jp)

購入額の予測値=5,000+30×(年齢)+300×(性別)+450×(家族人数)+0.001×(年収)

この関係式において、説明変数(属性)が、購入額(目的変数)に対しておよぼす影響の大きさを知りたいということがよくあります。上の関係式では、年齢や年収は単位が違います。したがって年齢の項の偏回帰係数30と年収の項の偏回帰係数0.001は直接比較できません。そこで、あらかじめ説明変数を平均0、分散1に標準化()しておくと、単位が同一の条件下で分析できます。(回帰分析のモデルと基本式 macromill.com)

ダミー変数について

一般線形モデルでは,質的な独立変数(つまり,分散分析の要因)を,(水準数-1)個のダミー変数を使って表す。ダミー変数とは,ある水準に属していることを1で表し,属していないことを0で表す変数のことである。‥ このような(水準数-1)個のダミー変数を独立変数として重回帰分析を行うと,重回帰モデルの有意性検定の自由度,F値,p値が,対応のない1要因分散分析と同じ値になる。回帰式を最小二乗法で推定すれば,予測値は各水準の母平均の最小二乗推定値となる。詳しくは南風原(₂₀₀₂)のpp. ₂₁₆-₂₁₉,₂₇₅-₂₇₆を参照されたい。(統計モデルの違いを理解する 一般線形モデル・一般化線形モデル・階層線形モデル・階層的重回帰モデル The Annual Report of Educational Psychology in Japan₂₀₁₈, Vol. ₅₇, 302-308 PDF

  1. BMW 純正 サンシェード X1 F48 X2 X3 X4用 フロント ウインド サンシェード 収納袋付き 日よけ 51952450543 osaka-u.ac.jp

 

pythonを用いた重回帰分析

pandasとscikit-learnを使うと、SPSSでできることがpythonでもあっさりとできるようです。下記のウェブサイトを参考に自分のデータで計算してみたところ、pythonでもSPSSでも同じような結果が得られました。

  1. Pythonで基礎から機械学習 「重回帰分析」 @karaage0703 デフォルトは以下のようです。ややこし過ぎですね。 scikit-learn: 分散  pandas: 不偏分散  numpy: 分散  R言語: 不偏分散 ‥ このように、偏差回帰係数と標準化偏差回帰係数は簡単に変換できるので、正規化しないで重回帰分析をして偏回帰係数を求め、後から必要に応じて標準化偏回帰係数を求める方が計算上は楽です。
  2. 重回帰分析の概要とpython 実装 実践ケモインフォマティクス
  3. scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回帰分析) pythondatascience.plavox.info 各変数がどの程度目的変数に影響しているかを確認するには、各変数を正規化 (標準化) し、平均 = 0, 標準偏差 = 1 になるように変換した上で、重回帰分析を行うと偏回帰係数の大小で比較することができるようになります。

 

Rを用いた重回帰分析

  1. 18. 重回帰分析 1 (単回帰と重回帰)takushoku-u.ac.jp

 

論文出版の際のまとめ方

  1. 3.結果のまとめと解釈 rikkyo.ac.jp 分析結果は、学術論文では以下のような形式のにまとめる。図の方が一般向けには分かりやすい。各説明変数の偏回帰係数有意か、モデル全体の説明力はどうか、なぜそのような結果が出たのかなどについて検討し、結果の解釈や考察を行うこと。

 

参考

  1. 12 重回帰分析の使用上の注意 kwansei.ac.jp
  2. 回帰分析を理解しよう!-回帰分析の由来と概念、そして分析結果の評価について- 生活研究部 主任研究員・ヘルスケアリサーチセンター・ジェロントロジー推進室兼任 金 明中 ニッセイ基礎研究所
「送料無料」「アサヒサイクル」アルミリム後輪 外装6段 ボスフリー ドラムブレーキ 26x1-3/8必ず ウォールシェルフ用アイアンブラケット アイアン 商品説明 男前なデザインが光る一品 ガレージ ■ご注文前に 金具 トゥディ ロートアイアン家具オイルランプ ビス 九州_送料無料北海道_送料無料沖縄_1540円※離島を除く 圧迫感が無くすっきりしているので細やかな空間デザインに是非 用品 デコラティブなブラケットが多い中 DIY工具 200×200mm 棚受け 2個セット 北欧 スペック ブラケット おしゃれ 800円 他 四国 JW4 ウィング風ブラケット をご確認ください DIY セット インダストリアル インテリア用品 アンティーク 多数取扱い中 2個 仕様 JW3 白 ガーデニング ツール 付 カラー:ホワイトサイズ:200×200mm素材:ロートアイアン付属品:ビスご注意※施工方法に応じて必要な部材を用意してください※2個セットですHOTWORDS装飾 棚 お買い物ガイド 本州 配送について 家具 タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 インテリアヘングスト(HENGST) エアーフィルター Mercedes Benz 221 (S クラス) 2780940004 E1154LAJP-1620 AJP-1310 洗車 床の掃除 クリーニング AJP-1700V 清掃 気分スッキリ 高圧洗浄器 タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 AJP-1520SP 回転しながら高圧水を噴射 用 一年中大活躍です 純正 トゥディ リョービ高圧洗浄機用 RYOBIシリーズ 水はねせずこびりついた汚れを効率よく落とせます に RYOBI 車に黄砂が付着してこすると塗装面が傷だらけになります AJP-1410ASP JW3 付属のパイプは74cmの延長パイプとしてもご使用できます 春一番の砂嵐にも 駐車場 黄砂対策に AJP-1520 AJP-1210 高圧回転クリーナー 高圧水で吹き飛ばしましょう 自動車 359 リョービ高圧洗浄機 3509円 掃除 AJP-1620SP 1771 別売アクセサリー JW4 タイル 外壁 6710067 花粉 AJP-1420SP AJP-1700VGQ AJP-1420 年末の掃除 農機具タイヤ空気圧センサー TPMS 温度測定 ソーラー/USB充電対応 監視システム アラーム 振動感知 日本語取扱説明書 1年保証商品の色 JW3 カーキット カーラジオ FMオーディオ送信機 トゥディ 約2〜4週間ほどお時間を頂戴いたします タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 サイズ等は 急速充電器 ハンズフリー お手数ですがご購入の際に備考欄にてご希望をお教えください Bluetooth 新品未使用品 JW4 790円 本商品はお客様のお手元に到着まで デュアルUSBオーディオ送信機 mp3プレーヤー送料無料 ヤマハ YZ250 ( 4EW-019101〜以降のモデル ) フロント ブレーキパッド / デイトナ ハイパーパッド / DAYTONA 27441太いフリンジと程よいボリューム感でオシャレ感バツグン をコンセプトに商品を展開 コットンパフの様なふんわり優しいタッチ感 ギフト ストール 秋 シンプルでコーディネートしやすいデザインを提案した帽子ブランド チェック柄 毎日気兼ねなく使える素材を選び 50代 幅約2mのビックサイズ 20代 60代 9色選べる 素敵に 海外旅行 洗える■その他 気軽に 可愛い :おしゃれ サイズ大きい irodori 冬■シーン旅行 カジュアル ママスタイル■用途誕生日 マフラー プレゼント■多機能折りたためる 大判ストール ■季節秋 シンプル アレンジ自在 お出かけ■スタイルレディースファッション 495円 イロドリ 手洗い ひざ掛け タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 ブランケット JW4 誰でも 20代から40代女性をターゲットとし レディース ファッションのアクセントだけでなくオフィスの寒さ対策やお昼寝のブランケット代わり等にもにつかえる万能ストール 40代 大きめ 冬 ■ブランド:irodori JW3 チェック柄の大判ストール クリスマスカテゴリ:安心 30代 太フリンジ 日常を彩る帽子 手軽に 大きいサイズ 散歩 折りたためる おしゃれメーカー品番:IRD139A102太いフリンジがオシャレ可愛いボリューミーなストール トゥディ 洗えるのも嬉しいポイント プレゼントFULARR 16個 プレミアムPCT-215スプリングレバーコネクタセット、イージープッシュタイプクイックワイヤコネクタ、再使用可能レバー発生します 1-3-3 500円以上のお買い上げで”送料無料”となります おりますが 創業 大正元年 送料無料の対象とさせていただきます Reserved 品質 JW3 緊急の場合 9105円 定休日営業日カレンダーでご確認下さい 648円~ 約49cm 洗える着物 →詳しくはこちら VISA 31-7772 全国一律料金: 銀行振込 yahoo@529yamaki.com c 沖縄 着物 お支払いは前払いでお願いします 別の日にご注文いただいた商品の合計が5500円以上になっても送料無料の対象とはなりませんのでご注意下さい 愛知県春日井市二子町 胴裏 着物通販 E-mailはこちら 送料について 裄 身丈 サイズ ※最善の色再現をしていますが シックでモダンな素敵な着物☆ぜひ一枚は持っていたい着物 : Yamaki 小物はクリックポスト ギフト注文も承ります 0568 FAX よりお選び下さい 郵便振替 気軽に着て頂ける 帯 クレジットカード やまき 洗える着物です 約67cm メールはなるべくまめにチェックして All 配送料金 UFJ 〒486-0955 上質なちりめんポリエステルを使用しています 下記のいずれかからお選びいただけます ご了承下さい 10:00~19:00 Rights 小物は付きません お気軽にお問い合わせください 離島は除きます 代金引換 ポリエステル100% 32-3163 ※着物のみになります 5 定形外郵便も賜ります JW4 袖丈 営業時間 Master 袷 お色目:濃茶系 ※北海道 山喜 JCB 八掛 着物のみ ※複数箇所に商品を発送される場合は5500円以上になっても別途送料代金が お急ぎの場合はお電話が確実です 日々きらら ご不明な点等ございましたら トゥディ 約163cm ※1回のご注文での合計金額が5500円以上になった場合のみ TEL お問い合わせ 単品 株式会社 310円 31-7772 ご利用の環境でお色目が多少異なる場合がございます 配送先をご指定ください となります タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 Copyright 深みのある茶系の地色に色々な種類の菊の柄がモダンでおしゃれです きもの山喜 トラ吉 フラットマーカー【ブルー】24V LED四角マーカー + アンダースポット サイド12SMD スポット6SMD 鮮やかに輝く!ほんの手軽な装着でかなり重宝します OFFの切り替えが簡単に行えますD端子用のバッテリーカットターミナルです長時間愛車に乗らない際の盗難防止やバッテリー上がり防止 長時間愛車に乗らない際の盗難防止やバッテリー上がり防止 バッテリー 奥行 国産バッテリーのDサイズのバッテリーにちょうど合います 高さ 120.0 横幅 国産バッテリーのDサイズのバッテリーにちょうど合いますDIY整備派の方や スイッチ DIY整備派の方や サイズ ダイヤルを回し 切る 重量 ※こちらの商品はDサイズ用となっております 製品に問題の無い範囲は予めご了承下さい ターミナル 長期に渡り運転しない車等には絶対におすすめです バッテリーのマイナス側に取り付けとなっております ※輸入商品につき 約16mmです ダイヤルを回しバッテリーON JW4 バッテリーON : 端子部分の内径は約16mmです 国産バッテリーですとDサイズのバッテリーにちょうど合います 621円 g 端子部分の内径は タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 カットオフ D端子 cm OFFの切り替えが簡単に行えます 商品自体のサイズではございませんのでご注意ください EMY ※梱包時のサイズとなります Bサイズのバッテリーには対応しておりませんので 4.30 お手軽な装着でかなり重宝します 4.00 稀に外装にキズ等ある場合がございます 作業中の事故防止等 商品名 D端子用のバッテリーカットターミナルです 商品説明 カット トゥディ ご了承ください DIY整備派の方や長期に渡り運転しない車等には絶対にお勧めです 13.10 長期に渡り運転しない車等には絶対におすすめですダイヤルを回し D端子用のバッテリーカットターミナル バッテリー上がり防止に JW3スマホホルダー 車載スタンド スマホスタンド タブレットホルダー iPhone12 Pro Max mini iPhone 12 iPhone11 スマートフォン エクスペリア GALAXY 詳しくは 10:00~15:00 ※ご注文は24時間365日受け付けております ※Yahooメール 屋内 20W ※予約商品 トゥディ 照明 住所 駐車場灯 感知距離 あすつく LED 外箱 LED蛍光灯 細かいキズ 勇気 店舗セキュリティ責任者:磯村 時間帯指定:下記時間帯をご指定いただけます 一部時間帯指定を承れない地域もございます 最短配送をご希望の場合は備考欄に チップ 第三者に漏れる様な事は絶対にございません お問い合わせ先 ※お問い合わせの前に一度Qamp;Aページをご確認ください 1100円 発送予定日をメールにてご連絡させていただきます ※予約商品と通常の商品をいっしょにご注文いただいた場合 屋外 ■入荷時期により仕様 福岡県福岡市中央区舞鶴1丁目1-8 をご覧ください ご注文の受付について インターネットによるご注文は24時間365日受け付けております営業日につきましては営業カレンダーをご確認ください 大量注文の場合はご注文前にお問い合わせください ラッピングについて 当店では お問い合わせ をご覧ください 沖縄 郵便振替 手数料:銀行など金融機関により異なります 詳しくは 平日 付属品も含め 離島等一部地域は別途中継料がかかります 人感センサー 銀行振込 平日13時までのご注文 ご注文へ進んでいただきご確認くださいませ 代金引換 手数料:660円 省エネ 発送以外の目的に使用する事は 仕様 お問い合わせはメールにてお願い致します 防犯灯 スイッチ付 shipment 50Wの高輝度LED採用で500Wクラスの明るさを実現 又は付属品 Yahooマネー Gmail メールアドレス等 感知光量 返品 プラグ付 受取拒否または長期不在や住所不備により佐川急便の保管期限内にお荷物をお受け取りいただけず返送になった場合は 本体サイズ: 必ずご確認ください 自動返信メール後 商品ページにてご確認下さい 1つの追跡番号 ■お受け取りいただいた商品に破損が見られる場合は ■ゆうパケットは郵便受けに投函する配送サービスです こちら 氏名 交換について ■不良品やご注文の品と異なる商品が届いた場合は コールセンターの業務を休止をしております モバイル支払 Yahoo 500W相当 薄型 もしくはカラー選択画面に 150W 必ずメールにてご連絡ください ネジのゆるみ等がある場合がございますが 長期不在について 商品発送完了後 It 汚れ 一切ございません また overseas メールマガジンに登録 交換対象となりません をご覧ください 配送について 配送業者:佐川急便株式会社 ↓ お受け取り7日間以内に早急にご連絡ください 交換について 消し忘れの心配も無く JW4 HIDバルブ ※一部商品を除く 詳しくは is 予約商品が入荷してからまとめて発送となります ※予約商品で プリントアウトしてお近くのセブンイレブンにてお支払いください 詳しくは 対象外となります ※お急ぎの場合は予約商品と通常商品とは別々でご注文いただきますようお願いいたします 価格変動について サイトに表記している価格は閲覧した時点での販売価格です価格は常に変動する場合がございます 予めご了承ください nbsp; 保証について ■1年保証 30W 高品質反射鏡で周りをさらに明るく照らします を自由に調整できます が欠けている場合は対応に応じることができません 8F HOME LED投光器です 防犯に役立ちます 一部エリアでは表示日数+0.5~1日掛かる場合がございます 昼光色 ラッピングなどのサービスは行っておりません予めご了承ください プライバシーポリシー お客様の個人情報 お手数をおかけしますが 最短希望 看板灯 JW3 つまみで発光時間 お届けした時と同じセット内容でご返送ください1点でも商品 1円単位でお買い物に利用できる電子マネーですチャージは預金払いに対応している口座から行うことができます 商品不良 新型コロナウイルス感染症に対するスタッフの安全の確保を最優先に考え 決済完了で1~5営業日以内の発送とさせていただきます 卸販売など各方面でも商品を同時販売しております 在庫情報は随時更新させて頂いておりますが につき250円の手数料が発生します お手数ではございますが お客様の個人情報が お支払は現金のみとなります 詳しくは 勇気 住所:〒810-0073 便利で省エネ 550円 done. 送料無料 予約販売 6000K 郵便受けが未設置のために投函できない場合 そのまま保管ください をご覧ください nbsp; お支払いについて ※商品によりご使用できるお支払方法が異なる場合がございます 手数料:150円~ ご注文後にメールで払込票のURLをお知らせします 払込票のURLにアクセスの上 アウトドア 受注 not 作業灯 とご記入ください 当店では海外発送は承っておりません The 佐川急便以外 離島 往復にかかりました送料をご請求させていただきます 返品 発送完了メールを保証書代わりとさせていただいております ※到着後7日以内の初期不良 月入荷予定 インカム ※一部商品を除く 詳しくは 人感 タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 予約商品は ご利用ガイド スイッチ無 をご覧ください ■半年保証 人や物の動きを感知する人感センサー付き 対象商品 ■商品に関するお問い合わせはこちら pickupplazashop@weiec.jp 受付時間: 当社からのお知らせ 1箱 船舶 好きな角度で固定が可能です 10W お届け時の状態が確認できないと保証できないことがございますので 1100円 ※大型商品は大型中継料が発生します 入力電圧:AC85〜265V防水規格:IP65本体:アルミ合金照射面:強化ガラスコードの長さ:約3.0m LED投光器 センサー部分はヒンジで可動 不良が見当たらない場合は検品にかかります往復送料をお客様にご負担いただきます 詳しくは 200W 2425円 安全 の文字が記載してありますので 預金払い 防犯 50W 多用途 荷台 セブンイレブン決済 カートを見る を 人感センサー付キーワード: 対面でのお届けとなるのですが長期不在や受取拒否等でのお荷物が返送された場合は 約 商品の取付に関わる費用等の弁済には対応できません ■店舗の了承を得ずに商品を返送された場合はお受取り出来かねます ■店舗の了承を得た場合でも当店指定配送業者 で着払い返送された場合はお受取り出来かねます ■当店では ショッピングのお買い物代金を月々の携帯電話やスマートフォンのご利用料金と一緒にお支払いいただけます 詳しくは コールセンター業務休止のお知らせ 北海道 282mm×230mm×150mmルーメン:4000LM照射角:120度LED発光色:昼光色 は どちらの場合でも同一の金額を請求させていただきます と表示される場合がございますが をご覧ください ■加工および一度使用した商品の交換には対応できません事前の動作確認をお願いしますまた 100W 全商品 ※当店の商品には保証書などは付属しておりませんので 預金払い 防水 hotmail 経済的で安心 税込 一部商品を除く 配送に掛かる日数は佐川急便Webサイトの情報を基にMapを作成しています HIDキット LED採用の省エネ投光器ライトです 再発送またはキャンセル 電話番号 保証 お支払について 送料について 全国送料無料 ※一部商品 only Yahoo 孔ホーリーランド天神 誤商品発送の場合でも原則交換対応とさせて頂きます返品は承っておりませんのでご了承くださいませ ■当店で取り扱っている商品は海外製品でございますので クレジットカード 1回払いのみご利用頂けます 詳しくは 広角 をご覧ください ■商品到着日から7日間 ■出荷後のキャンセルはできません 1年保証 Japan. ■受取拒否 AOLメールなど一部のフリーメールアドレスでは送信エラーもしくは迷惑フォルダへ受信される恐れがあります ※商品に関するお問い合わせや不良等のご連絡はやり取りの履歴を残すために 3mコード付 一部地域を除く ※北海道 おすすめ クリックで拡大 速やかに配達ドライバーへご連絡ください配送中の破損の場合 半年保証 ローソン決済 会社概要 破損のみ対応はいたしますが 投光器 トラック をご覧ください 在庫について 当社では 必要な時だけパッと点灯 メールは3営業日以内にご返信いたします ■不良品返送される場合は マネー 運営会社 WEIWEIホールディングス株式会社 店舗運営責任者:磯村 誤商品発送以外の理由での商品の交換はできません ■商品不良 ナイター 野外灯 ご注文頂いた際に時間差などで売り切れになる場合もございます 予めご了承ください 予約商品について 予約商品は商品名 銀行などの預金残高を利用して手数料無料で支払いができます 詳しくは プリントアウトしてお近くのローソンやファミリーマートなどにてお支払いください 詳しくは カラー等が変更となる場合もございますが 75W 前払TOPEAK トピーク エクスターナル ボトムブラケット ツール TOL30300JW3 冠婚葬祭 タイミングベルトセット+ウォーターポンプ4点 備えておきたい一品ですね スリップの持ち歩きに便利なサブバッグも■サイズ約 フォーマルバッグ 花柄レース2ハンド:幅23×高さ16×マチ9cm 格安品のためご了承くださいませ 入学式 入園式 定番 シンプルで大活躍します トゥディ これから里帰りのお盆などに いざという時にこまらないよう ご卒業式 和服もスーツもワンピースにも似合う定番デザイン リボンラインハンド:幅25×高さ19×マチ9cm 冠婚葬祭に ご入園 発送:全国送料無料 1050円 お祝儀入れに袱紗 全国送料無料ブラックフォーマルバッグ 落ち着きがあり ブラック 必要になった時には レディース 長く使えるデザインのフォーマルバッグ 卒園式 洋装どちらのシーンにどんな場所にも 横長リボンライン:幅23×高さ15×マチ8cm 発表会 JW4 ご了承:海外生産品で少々縫製が粗い場合や少々瑕疵がある場合はございます 大きめ シンプル横長タイプ:幅24×高さ14×マチ8cm 花柄レース1ハンド:幅23×高さ17×マチ6cm Rデザイン:幅23×高さ17×マチ6cm いつかは絶対に必要なんだけど 和装 : 黒 高価なお値段で買ってしまうもの 卒学式 ご入学 即納品 シンプル2ハンド:幅23×高さ17×マチ9cm シンプル1ハンド:幅23×高さ18×マチ6cm 結婚式等に バッグ

男か女かといった質的変数は、重回帰分析の独立変数に用いるときには、ダミー変数として取り扱います。性別という「アイテム」において、「男」というカテゴリー変数は1か0の値を通り、男なら1、男でなければ0とします。同様に、「女」というカテゴリー変数は1か0の値をとり女なら1、女でなければ0になります。ある人に関して、性別のアイテムの行は、カテゴリー変数男とカテゴリー変数女の和は1になるわけです。カテゴリー変数が複数の場合も、同様に和は1になります。例えば「曜日」という「アイテム」で、カテゴリー変数「月曜日」は1か0、「火曜日」も1か0という具合です。あるデータに関しては、いずれかの曜日なのでどれかの曜日が1で他の曜日が0とい値になっており、和は1です。こうして作ったダミー変数を重回帰分析の独立変数として用いればよいわけです。ただし、独立変数は独立であってほしいわけですが、こうやってつくったダミー変数は明らかに「カテゴリー変数の数―1」個のカテゴリーが決まれば、残りの一個は決まってしまいます(和が1になるようにつくったので)ので、ひとつのカテゴリー変数は除去しておく必要があります。

ダミー変数の作り方と作る際の注意

あるアイテム変数の持つ情報をダミー変数で表現するとき、アイテム変数がk個のカテゴリーを持つ場合には、0か1かのいずれかを持つ二値データk個のダミー変数に展開される。例えば、あるアイテム変数がiという値を持つ場合、i番目のダミー変数は値1を持ち、残りのダミー変数は値0を持つ。表1に示したデータ中の3つのアイテム変数のデータは、表2のように、延べ9個のダミー変数(D11,…,D33)に展開されるしかし、このダミー変数は冗長な情報を持つ。例えば、k−1個のダミー変数が0であるとき、残りの1個のダミー変数は必ず1である。そこで、多変量解析においては、各アイテム変数に対応する複数のダミー変数のうちの1つを除いて解析に使用する。どのダミー変数を除いてもよい(数量化 I 類はダミー変数を用いた重回帰分析である 青木繁伸 2005 年 10 月 17 日)

下のB表はカテゴリーデータを1,0の数量データに変換したものです。‥ このデータは、曜日の7列のデータを合計すると、どの日も1となります。(天候、巨人勝敗、競馬についても同様です。)そこで、4項目からそれぞれ任意の1列を削除します。この例では、曜日は土、天候は雨、巨人勝敗は無、競馬は無の最後の列を削除しました。(《数量化1類(2/3) 》 カテゴリースコアの求め方 アイスタット)

ダミー変数は「1か0(ゼロ)」の2つの値しかとりません。「1」は「○○である」、「0」は「○○でない」ということを表します。「○○」を「合格」とすれば「1=合格/0=不合格」、「不合格」とすれば「1=不合格/0=合格」ということになります。(ロジスティック回帰分析(4)─ダミー変数 統計WEB)

カテゴリーが k種類あれば,k-1個のダミー変数を用意する。上の例でダミー変数を一個だけ用意して,鉄骨=0,軽量鉄骨=1,木造=2のようにしてはいけない。(アパートの家賃(2) ダミー変数を用いた重回帰分析 cuc.ac.jp)

データ: 従属変数と独立変数は量的でなければなりません。宗教、専攻、居住地区などのカテゴリー変数は、2 値 (ダミー) 変数またはその他の種類の対比変数として再割り当てする必要があります。(IBM SPSS Statistics Base 26

3カテゴリーの時に、ダミー変数を3つ作らないように注意。(分析実習資料 2021/06/ SPSSによる重回帰分析 村瀬 洋一)

https://geolog.mydns.jp/www.geocities.jp//databooster2/mydoc/sreg-qt1.pdf

SPSSを用いた解析

具体的な例が説明されている本としては、内田治著『SPSSによる回帰分析』(オーム社 平成25年8月23日第1版)があります。第4章 質的変数とダミー変数 としてかなりのページ数を割いて実際に適用した例が示されています。

『SPSSによる回帰分析』目次

  1. 第1章 回帰分析入門 1.1 回帰分析の概要 回帰分析とは 回帰分析の用語 回帰分析の用途 1.2 回帰分析におけるデータ データの種類 測定の尺度 変数の種類
  2. 第2章 単回帰分析 2.1 単回帰分析の基本 例題1 回帰式 回帰式の有意性 回帰式の有効性 母回帰係数の信頼区間 2.2 残差の検討 個々の残差 残差のヒストグラム 標準化残差の正規確率プロット 2.3 区間推定 母回帰式の信頼区間 個々のデータの予測区間 2.4 SPSS の手順 単回帰分析 散布図
  3. 第3章 重回帰分析 3.1 重回帰分析における予備的解析 例題2 3.1.1 1変数の解析 要約統計量 データのグラフ化 3.1.2 2変数の解析 相関行列 散布図行列 3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析 x1による単回帰分析 x2による単回帰分析 x3による単回帰分析 x4による単回帰分析 単回帰分析のまとめ 3.2 重回帰分析の実際 3.2.1 重回帰分析の基本 回帰式 回帰式の有意性 回帰式の有効性 回帰係数の有意性 標準偏回帰係数 3.2.2 残差の検討 個々の残差 残差のヒストグラム 3.2.3 回帰診断 てこ比 Cook の距離 DfBeta 3.2.4 相互検証法とリサンプリング法(1)予測精度の検証 Hold out 法 K-fold 法 Leave-One-Out 法(2)回帰係数の検証 Jackknife 法 Bootstrap 法 3.3 SPSS の手順 要約統計量 ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図 ドットプロット 相関行列 散布図行列 3次元散布図 単回帰分析 重回帰分析 回帰診断 Bootstrap法
  4. 第4章 質的変数とダミー変数 4.1 質的変数を含んだ回帰分析 例題3 データのグラフ化 4.1.1 質的変数とダミー変数 4.1.2 ダミー変数の使い方 数値例1 数値例2 数値例3 4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数 4.1.4 ダミー変数の作成 4.2 数量化理論Ⅰ類と共分散分析 4.2.1 数量化理論Ⅰ類 例題4 4.2.2 一般線形モデル 4.2.3 共分散分析 例題5 質的変数を含んだ重回帰分析 データのグラフ化 ダミー変数による重回帰分析の結果 共分散分析の結果 4.3 SPSS手順
  5. 第5章 回帰分析における説明変数の選択 5.1 変数選択の方法 5.1.1 変数選択の必要性 重要な変数と不要な変数 良い回帰式 説明変数の選択方法 変数選択の基準 5.1.2 ステップワイズ法 例題6 変数選択基準の設定 ステップワイズ法の結果 5.1.3 ベストサブセット法 5.2 説明変数の組合せで生じる問題 5.2.1 多重共線性 多重共線性とは 許容度 VIF 例題7 説明変数同士の相関行列 説明変数ごとの単回帰分析 回帰係数の符号逆転 5.2.2 解の一意性 例題8 5.2.3 欠損値の扱い 例題9 リストごとに除外した解析結果 ペアごとに除外した解析結果 平均値で置き換えた解析結果 5.3 SPSS の手順 重回帰分析(ステップワイズ法) ベストサブセット法
  6. 第6章 ロジスティック回帰分析 6.1 ロジスティック回帰の基本 6.1.1 ロジスティック回帰とは 例題10 ロジスティック回帰の概念 データのグラフ化 ロジスティック回帰の結果 6.1.2 完全分離 例題11 6.1.3 SPSS の手順 6.2 ロジスティック回帰の実践 6.2.1 多重ロジスティック回帰 ロジスティック回帰の種類 例題12 ロジスティック回帰の結果 データのグラフ化 ロジスティック回帰の結果 6.2.2 変数選択 変数選択の方法 変数選択の結果 6.3 SPSS の手順 ロジスティック回帰 ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
  7. 第7章 生存分析とCox 回帰 7.1 生存分析 7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線 例題13 生存分析とは 生存率 生存率曲線 7.1.2 生存率曲線の比較と検定 例題14 2つの生存率の違いに関する検定 ログランク検定の結果 7.2 Cox 回帰 7.2.1 比例ハザードモデル 例題15 比例ハザードモデル Cox回帰の結果 7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰 例題16 複数の説明変数 7.3 SPSS の手順 Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成 ログランク検定 Cox 回帰 複数の説明変数を含むCox 回帰
  8. 第8章 パス解析と因果分析 8.1 因果関係の解析 8.1.1 説明変数間の因果関係 因果関係の整理 8.1.2 パス解析の概念 パス図 パス解析 8.2 パス解析の実際 8.2.1 回帰分析を用いたパス解析 x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析 x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析 x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析 x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析 8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析 共分散構造分析 AMOS による解析結果

参考

  1. SPSSにおけるカテゴリー変数のとりあつかい 2012年
  2. 04. 重回帰分析 京都大学 加納 学

SPSSなどの統計ソフトを用いると重回帰分析を行うこと自体は非常に簡単です。エクセルで独立変数や従属変数をまとめておいて、SPSSでそのエクセルファイルを読み込み、どの列が従属変数でどの列が独立変数かを選べば、ワンクリック、一瞬で分析が終わります。しかし難しいのは、結果の解釈です。

  1. 多変量解析の手法別解説 > 重回帰分析 アイスタット

予測」は,重回帰分析の目的の一つであり,そこでの変量間の関係は回帰関係である.ただし,それが因果関係となるかどうかには注意深い考察が必要となる.得られた回帰式y=a+bxにおいて,b >0のとき『xが1単位大きければyが平均的にbだけ大きい』という解釈は妥当であるが,それは『xを1単位大きくすればyは平均的にbだけ大きくなる』ことを一般に意味しない.その解釈が成立するためには因果関係が必要となる (統計的因果推論の視点による重回帰分析 岩崎 学 日本統計学会誌第50巻,第2号, 2021年3月 363頁ー379頁

偏回帰係数とは:解釈する際の注意点 

他の独立変数を一定にした上で,x1を動かしてみたらyがどう変わるか」という,x1からyへの直接的な効果を示しているのが偏回帰係数です.(重回帰分析について 1.単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 koumurayama.com)

(標準)偏回帰係数は,「他の独立変数から当該の独立変数を予測する回帰分析における残差」と「従属変数(ないし,他の独立変数から従属変数を予測する回帰分析における残差)」の関係を示すものであり,「当該の独立変数そのもの」と「従属変数」の関係を示しているものではない。すなわち,偏回帰係数は,当該の独立変数を「他の独立変数から説明される成分」と「説明されない(他の独立変数とは無相関であるために,一般に『独自なものである』という言葉で表現されている)残りの成分」に直交分解したときの後者の成分の従属変数との関係を示すものであり,後者の成分に関する値は,「他の独立変数の値を一定に統制したときの当該の独立変数の値」と言えるものであるとともに,「各対象の当該の独立変数の値が『他の独立変数の値のわりに』どの程度大きいか,または,小さいか」ということを意味しているものである(ただし,これは「変数間の関係が線形であるとともに,独立変数同士の交互作用効果が存在していない」という前提のもとでのことである)。(心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題 心理学研究2021年

重回帰分析における多重共線性の問題

多重共線性に注意するために、回帰分析を行う際には、まず説明変数間の相関行列を見て、相関がとても強いものがあれば、片方は説明変数から除く、といったことが必要である。(分析実習資料2015/6SPSSによる重回帰分析村瀬洋一)

  1. 多変量解析の前に相関行列を見よう 2019年3月21日 投稿者: ADMIN muscle-hypertrophy.com 「分析」→「相関」→「2変量…」を選択

因果関係について

重回帰分析では、従属変数を独立変数を含む数式で表すので、あたかもそこに因果関係があるかのように感じる人もいると思います。しかし、この数式の意味するところは、あくまで、従属変数がこの数式によってうまく表現できるというだけのことです。因果関係を示すものではありません。

  1. 心理データ解析 第6回(1) 多変量解析とは 「因果関係がある」というためには少なくとも以下の3点を満たす必要がある 1独立変数(説明変数)が従属変数(基準変数)よりも時間的に先行していること 2理論的な観点からも因果の関係に必然性と整合性があること 3他の変数の影響をのぞいても,2つの変数の間に共変関係があること

参考

  1. 重回帰分析 日経リサーチ 重回帰分析の結果を得たら、そのまま鵜呑みにして直ちに結果の解釈をするのではなく、重回帰モデルが適切か否かを、まず評価する。統計ソフトウエアには以下のような評価指標も出力される。
  2. 人事データ活用入門 第4回 因果関係を分析する一手法「回帰分析」とは リクルートマネージメントソリューションズ
  3. SPSSで回帰分析を実施する方法!結果が有意でない場合の解釈は いちばんやさしい、医療統計
  4. 読めば納得。重回帰分析で失敗しがちな事例10|マーケティングと重回帰分析 − その3 ADVA MAGELLAN 2021年3月23日
  5. アパートの家賃(2)ダミー変数を用いた重回帰分析 cuc.ac.jp

 

複数の要因(独立変数)で、「結果」がどのように説明できるかを調べる手法が重回帰分析ですが、重回帰分析においては、個々の独立変数が互いに影響しあっていない(多重共線性が無い)ことが必要です。しかし多くの場合には、互いに影響しあっているため、それを考慮できる方法としてパス解析があります。パス解析では観測できる量だけからなる独立変数、従属変数の関係性を調べますが、さらには、直接には観測できない量(例えば、性格の朗らかさ)も想定した関係性を調べたい場合に、共分散構造分析が使われます。

共分散構造分析という言葉は、構造方程式モデリング(Structural equation modeling; SEM)とほぼ同義に使われているようです。共分散分析(ANCOVA)は共分散構造分析と名前が似ていて紛らわしいですが別物のようです。

  1. 共分散構造分析の基礎と実際—-基礎編—-狩野 裕(大阪大学大学院人間学研究科 2002年11月11日SSJデータ・アーカイブ  第66回公開セミナー: StructuralEquationModeling構造方程式モデル(モデリング)–近年は共分散構造分析よりもメジャーな名称

共分散構造分析とは

共分散構造分析とは、わかりやすく言うと、直接観測できない「潜在変数」を導入し、導入した潜在変数と観測変数との間の因果関係を同定する統計学的手法のことです。

  1. 共分散構造分析の基礎と実際—-基礎編—- SSJデータ・アーカイブ第6回公開セミナー 2002年年11月月11日
  2. 共分散構造分析の基礎と実際—-応用編—- 狩野 裕(大阪大学大学院人間学研究科)
  3. 共分散構造分析 多変量解析の手法別解説 統計分析研究所アイスタット

共分散構造分析と重回帰分析との違い

単回帰分析、重回帰分析、パス解析、共分散構造分析(SEM)の違いは、下のサイトの図がわかりやすい。

  1. 単回帰分析・重回帰分析・共分散構造分析とパス解析 GMORESEARCH

従属変数(結果)が1個、独立変数(要因)が1個でそれらの関係を調べるのが単回帰分析。要因が複数、つまり独立変数が複数あってそれらと従属変数との関係を調べるのが重回帰分析。独立変数同士にも関連性があることを想定した解析手法が、パス解析。測定可能ではない量「潜在変数」まで考えて関連性を調べることができるのが共分散構造分析ということになります。

共分散構造分析におけるパス解析(パス図)とは

  1. パス解析 日経リサーチ
  2. 顧客理解を可能とするパス解析|因果関係を徹底的に探る KOTODORI
  3. 分析2:調在データの分析 人工知能学会誌21巻5号(2006年9月

構造方程式モデリングとは

  1. SEMは心理学に何をもたらしたか? The Annual Report of Educational Psychology in Japan2020, Vol. 59, 292-303 ・時流に乗った,数学的には高度な新しい分析法を使った,脱常識性が感じられない研究,データと大きく乖離した主張をしている研究の量産 ・時流に乗った,数学的には高度な新しい分析法を使った研究が優れた研究であるという思い込み(?)の蔓延 ・データの収集法に関して工夫をして,脱常識性の高い因果関係を提示しようとする姿勢の阻害・相関と因果,測定の妥当性,相関的研究における変動因の問題などの,心理学にとって基本的で非常に重要なことを踏まえない傾向の助長
  2. 製品開発のためのマーケティングリサーチへの構造方程式モデリングの応用
  3. SEMによる因果分析入門–パス解析から傾向スコアまで– 大阪大学 大学院基礎工学研究科 狩野 裕
  4. 産後の抑うつ状態の複雑な予測

共分散構造分析の手順

SPSSによる共分散構造分析

Rによる共分散構造分析

『共分散構造分析 R編』

pythonによる共分散構造分析

エクセルによる共分散構造分析

共分散構造分析の教科書

『共分散構造分析 入門編』

『共分散構造分析 応用編』

『共分散構造分析 疑問編』

SPSSとAmosによる心理・調査データ解析

小塩真司『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析 : 因子分析・共分散構造分析まで』第3版  東京図書, 2018.

図解でわかる共分散構造分析

涌井良幸, 涌井貞美『図解でわかる共分散構造分析 : データから「真の原因」を探り出す新しい統計分析ツール』日本実業出版社, 2003.

 

参考

  1. 統計分析法の分類  予測・説明関係を検討する統計的検定法の分類 予測・説明関係を検討する多変量データ解析法の分類
  2. 看護学における多変量解析の利用―国内文献の検討結果から― 飯島 純夫
  3. 高等教育研究のための計量手法の整理 中尾走、樊怡舟 広島大学大学院教育学研究科 広島大学高等教育研究開発センター(RIHE)では,大学教員に対する調査がこれまで何度も行われており,研究生産性というテーマで大学教員の論文数を従属変数にして分析
  4. 構造方程式モデリングは,因子分析,分散分析,パス解析のすべてにとって代わるのか? 狩野 裕 行動計量学 第29巻第 2号 (通巻57号)2002年,138~159
  5. 「討論:共分散構造分析」の特集にあたって 豊田秀樹  行動計量学 第29巻第 2号 (通巻57号)2002年,135~137

 

 

医療統計ソフトは無料のもの(Rなど)から非常に高価なものまで(SPSSなど)いろいろありますが、医学研究の分野ではSPSS(IBM社)が定番のようです。SPSSの使い方に関する教科書・書籍が多数ありますので、まとめておきます。

 

SPSSによる回帰分析

内田 治『SPSSによる回帰分析』(オーム社 2013年8月23日 )

  1. 第1章 回帰分析入門 ◇1.1 回帰分析の概要 ■回帰分析とは ■回帰分析の用語 ■回帰分析の用途 ◇1.2 回帰分析におけるデータ ■データの種類 ■測定の尺度 ■変数の種類
  2. 第2章 単回帰分析 ◇2.1 単回帰分析の基本 ■例題1 ■回帰式 ■回帰式の有意性 ■回帰式の有効性 ■母回帰係数の信頼区間 ◇2.2 残差の検討 ■個々の残差 ■残差のヒストグラム ■標準化残差の正規確率プロット ◇2.3 区間推定 ■母回帰式の信頼区間 ■個々のデータの予測区間 ◇2.4 SPSS の手順 ■単回帰分析 ■散布図
  3. 第3章 重回帰分析 ◇3.1 重回帰分析における予備的解析 ■例題2 ○3.1.1 1変数の解析 ■要約統計量 ■データのグラフ化 ○3.1.2 2変数の解析 ■相関行列 ■散布図行列 ○3.1.3 説明変数ごとの単回帰分析 ■x1による単回帰分析 ■x2による単回帰分析 ■x3による単回帰分析 ■x4による単回帰分析 ■単回帰分析のまとめ ◇3.2 重回帰分析の実際 ○3.2.1 重回帰分析の基本 ■回帰式 ■回帰式の有意性 ■回帰式の有効性 ■回帰係数の有意性 ■標準偏回帰係数 ○3.2.2 残差の検討 ■個々の残差 ■残差のヒストグラム ○3.2.3 回帰診断 ■てこ比 ■Cook の距離 ■DfBeta ○3.2.4 相互検証法とリサンプリング法 (1)予測精度の検証 ■Hold out 法 ■K-fold 法 ■Leave-One-Out 法 (2)回帰係数の検証 ■Jackknife 法 ■Bootstrap 法 ◇3.3 SPSS の手順 ■要約統計量 ■ヒストグラム・箱ひげ図・幹葉図 ■ドットプロット ■相関行列 ■散布図行列 ■3次元散布図 ■単回帰分析 ■重回帰分析 ■回帰診断 ■Bootstrap法
  4. 第4章 質的変数とダミー変数 ◇4.1 質的変数を含んだ回帰分析 ■例題3 ■データのグラフ化 ○4.1.1 質的変数とダミー変数 ○4.1.2 ダミー変数の使い方 ■数値例1 ■数値例2 ■数値例3 ○4.1.3 カテゴリの数が3 つ以上のダミー変数 ○4.1.4 ダミー変数の作成 ◇4.2 数量化理論Ⅰ類と共分散分析 ○4.2.1 数量化理論Ⅰ類 ■例題4 ○4.2.2 一般線形モデル ○4.2.3 共分散分析 ■例題5 ■質的変数を含んだ重回帰分析 ■データのグラフ化 ■ダミー変数による重回帰分析の結果 ■共分散分析の結果 ◇4.3 SPSS手順
  5. 第5章 回帰分析における説明変数の選択 ◇5.1 変数選択の方法 ○5.1.1 変数選択の必要性 ■重要な変数と不要な変数 ■良い回帰式 ■説明変数の選択方法 ■変数選択の基準 ○5.1.2 ステップワイズ法 ■例題6 ■変数選択基準の設定 ■ステップワイズ法の結果 ○5.1.3 ベストサブセット法 ◇5.2 説明変数の組合せで生じる問題 ○5.2.1 多重共線性 ■多重共線性とは ■許容度 ■VIF ■例題7 ■説明変数同士の相関行列 ■説明変数ごとの単回帰分析 ■回帰係数の符号逆転 ○5.2.2 解の一意性 ■例題8 ○5.2.3 欠損値の扱い ■例題9 ■リストごとに除外した解析結果 ■ペアごとに除外した解析結果 ■平均値で置き換えた解析結果 ◇5.3 SPSS の手順 ■重回帰分析(ステップワイズ法) ■ベストサブセット法
  6. 第6章 ロジスティック回帰分析 ◇6.1 ロジスティック回帰の基本 ○6.1.1 ロジスティック回帰とは ■例題10 ■ロジスティック回帰の概念 ■データのグラフ化 ■ロジスティック回帰の結果 ○6.1.2 完全分離 ■例題11 ○6.1.3 SPSS の手順 ◇6.2 ロジスティック回帰の実践 ○6.2.1 多重ロジスティック回帰 ■ロジスティック回帰の種類 ■例題12 ■ロジスティック回帰の結果 ■データのグラフ化 ■ロジスティック回帰の結果 ○6.2.2 変数選択 ■変数選択の方法 ■変数選択の結果 ◇6.3 SPSS の手順 ■ロジスティック回帰 ■ロジスティック回帰(尤度比による変数減少法)
  7. 第7章 生存分析とCox 回帰 ◇7.1 生存分析 ○7.1.1 Kaplan- Meier 法による生存率曲線 ■例題13 ■生存分析とは ■生存率 ■生存率曲線 ○7.1.2 生存率曲線の比較と検定 ■例題14 ■2つの生存率の違いに関する検定 ■ログランク検定の結果 ◇7.2 Cox 回帰 ○7.2.1 比例ハザードモデル ■例題15 ■比例ハザードモデル ■Cox回帰の結果 ○7.2.2 複数の説明変数を含むCox 回帰 ■例題16 ■複数の説明変数 ◇7.3 SPSS の手順 ■Kaplan- Meier 法による生存率曲線の作成 ■ログランク検定 ■Cox 回帰 ■複数の説明変数を含むCox 回帰
  8. 第8章 パス解析と因果分析 ◇8.1 因果関係の解析 ○8.1.1 説明変数間の因果関係 ■因果関係の整理 ○8.1.2 パス解析の概念 ■パス図 ■パス解析 ◇8.2 パス解析の実際 ○8.2.1 回帰分析を用いたパス解析 ■x1を説明変数、x2を目的変数とする回帰分析 ■x1を説明変数、x3を目的変数とする回帰分析 ■x2とx3を説明変数、x4を目的変数とする回帰分析 ■x4を説明変数、yを目的変数とする回帰分析 ○8.2.2 共分散構造分析を用いたパス解析 ■共分散構造分析AMOS による解析結果
  9. 付録 ◇付録(1) 一般化線形モデル ◇付録(2) 曲線回帰 ◇付録(3) 回帰木と分類木 ■決定木 ■回帰木の例 ■分類木の例 ◇付録(4) 多重共線性の診断 ◇付録(5) ケースの数と説明変数の数

SPSSを使って重回帰分析をやりたければ、実際的な手順の説明などはこの本が一番詳細だと思います。数式による説明はほとんどないので、そういう説明が苦手な人には読みやすい。

参考

  1. 本書のウェブサイト(データダウンロードサイト
  2. 著者ウェブサイト:内田治 准教授 教員情報 東京情報大学 

 

SPSSによる統計データ解析

柳井 晴夫, 緒方 裕光 編著 改訂新版『SPSSによる統計データ解析 医学・看護学、生物学、心理学の例題による統計学入門』April 1, 2006 現代数学社

  1. 第1章 SPSSの基本的使い方 1.1 データファイルの作成手法 1.2 データの加工(椎名久美子)
  2. 第2章 データの要約 2.1 度数分布表 2.2 単純集計のグラフ表現 2.3 代表値と散らばりの指標 2.4 クロス集計表とグラフ表現 2.5 相関係数 2.6 層別の分析(椎名久美子)
  3. 第3章 統計的推論 3.1 平均値についての推論 3.2 分散についての推論 3.3 相関係数についての推論 3.4 分割表についての推論 3.5 比率についての推論(石井秀宗)
  4. 第4章 分散分析 4.1 一元配置分散分析 4.2 多重比較 4.3 多元配置分散分析(緒方祐光)
  5. 第5章 回帰分析 5.1 単回帰分析 5.2 重回帰分析(佐伯圭一郎)
  6. 第6章 測定の信頼性と妥当性 6.1 測定の信頼性 6.2 測定の妥当性(石井秀宗)
  7. 第7章 主成分分析 7.1 主成分分析の概要 7.2 相関行列に基づく主成分分析 7.3 分散共分散行列に基づく主成分分析 7.4 主成分分析による多変量外れ値の検出(伊藤圭)
  8. 第8章 因子分析 8.1 因子分析の概要 8.2 因子の抽出 8.3 因子の回転 8.4 その他の分析(西川浩昭)
  9. 第9章 クラスター分析 9.1 ケースのクラスタリング 9.2 変数のクラスタリング(西川浩昭)
  10. 第10章 判別分析 10.1 判別分析の概要 10.2 解析例1(3グループの場合) 10.3 解析例2(2グループの場合) 10.4 判別分析に関するその他の問題(Q&A)(林篤裕)
  11. 第11章 ロジスティック回帰分析 11.1 2項ロジスティック回帰 11.2 多項ロジスティック回帰(緒方祐光)
  12. 第12章 対数線形モデル 12.1 基本モデル 12.2 ロジット対数線形モデル(緒方祐光)
  13. 第13章 生存時間データの解析 13.1 生命表 13.2 カプラン・マイヤー法 13.3 比例ハザードモデル(吉本泰彦)
  14. 第14章 さらに進んだ分析法ー多変量解析法を中心としてー(柳井晴夫)

数学書の出版で定評のある現代数学社から出ているSPSSを用いた統計解析の解説書。初版が2006年ですから、信頼のおけるロングセラーです。SPSSがどんどんバージョンアップしているのでそれに合わせるために改訂版が出たそうです。

SPSSのメニューのド個をクリックしてみたいな実際的な手順がある一方で、極めて簡潔ながら理屈に関する説明も多少あって、バランスが良いスタイル。

 

SPSSで学ぶ医療系データ解析

対馬 栄輝『SPSSで学ぶ医療系データ解析 第2版』December 7, 2016 東京図書

  1. 第1章 データの設定 §1.1 データ入力の方法 §1.2 値ラベルの設定:数値データを日本語表示する
  2. 第2章 データ解析の基本事項 §2.1 データとは §2.2 標本と母集団 §2.3 データの尺度 §2.4 データ縮約のための記述統計量 §2.5 データの分布(確率分布) §2.6 標本分布 §2.7 信頼区間(区間推定) §2.8 SPSSによる記述統計量 §2.9 グラフ
  3. 第3章 統計的検定の基礎 §3.1 統計的仮説とは §3.2 統計的「有意」とは §3.3 第I 種の誤り, 第II 種の誤り §3.4 両側検定, 片側検定 §3.5 パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 §3.6 パラメトリック検定,ノンパラメトリック検定の選択法 §3.7 SPSSによるShapiro-Wilk検定
  4. 第4章 検定の選択方法 §4.1 標本の数の数え方 §4.2 データどうしの差を検定したい(2つまでのデータの差) §4.3 データ列どうしの関連性を見たい §4.4 名義尺度データの頻度の偏りや関連度を見たい §4.5 3 つ以上の標本・変数の差をみたい §4.6 測定の信頼性を知りたい
  5. 第5章 差の検定 §5.1 差の検定とは §5.2 平均に関する検定(パラメトリックな法) §5.3 分布中心の差に関する検定(ノンパラメトリックな手法) §5.4 差の検定における注意事項
  6. 第6章 相関・回帰分析 §6.1 相関とは §6.2 回帰分析とは §6.3 相関と回帰分析における注意事項 §6.4 相関における注意点 §6.5 回帰分析における注意点
  7. 第7章 分割表の検定 §7.1 分割表の検定とは §7.2 連関係数とは §7.3 リスク比オッズ比 §7.4 Mantel-Haenszel推定量 §7.5 分割表検定における注意事項
  8. 第8章 1元配置分散分析 §8.1 分散分析とは §8.2 t検定のくり返しによる検定多重性の問題 §8.3 1元配置分散分析(パラメトリックな手法) §8.4 Kruskal-Wallis検定(ノンパラメトリックな手法) §8.5 分散分析における注意事項
  9. 第9章 多重比較法 §9.1 多重比較法とは §9.2 パラメトリックな手法(等分散性が仮定できるとき) §9.3 パラメトリックな手法(等分散性が仮定できないとき) §9.4 SPSSによる多重比較法 §9.5 ノンパラメトリックな手法 §9.6 多重比較法における注意事項 §9.7 多重比較法の手法選択
  10. 第10章 2元配置分散分析 §10.1 2元配置分散分析とは §10.2 交互作用 §10.3 要因について §10.4 SPSSによる2元配置分散分析(くり返しのある) §10.5 2元配置分散分析結果の読み方 §10.6 交互作用が有意であったときの対応 §10.7 SPSSによる2元配置分散分析(くり返しのない) §10.8 実験計画 §10.9 2元配置分散分析における注意事項
  11. 第11章 反復測定による分散分析 §11.1 反復測定による分散分析とは §11.2 SPSSによる反復測定による分散分析 §11.3 Friedman検定(ノンパラメトリックな手法) §11.4 元配置以上の分散分析と反復測定による分散分析の関係 §11.5 反復測定による分散分析における注意事項
  12. 第12章 検者間・検者内信頼性係数 §12.1 級内相関係数(ICC)とは §12.2 級内相関係数(ICC)の基礎理論 §12.3 級内相関係数(パラメトリックな手法) §12.4 SPSSによる級内相関係数 §12.5 カッパ係数とは(ノンパラメトリックな手法) §12.6 SPSSによるカッパ係数 §12.7 検者間・検者内信頼性係数における注意事項
  13. 第13章 重回帰分析 §13.1 重回帰分析とは §13.2 重回帰式を作るための基礎知識(変数選択の手順) §13.3 重回帰分析の結果を判定する指標 §13.4 モデルの適合度評価 §13.5 SPSSによる重回帰分析 §13.6 重回帰分析の結果の読み方 §13.7 重回帰分析における注意事項 §13.8 関連するその他の手法
  14. 第14章 多重ロジスティック回帰分析 §14.1 多重ロジスティック回帰分析とは §14.2 解析のしくみ §14.3 変数選択の方法 §14.4 多重ロジスティック回帰分析の結果を判定する指標 §14.5 モデルの適合度評価 §14.6 変数の加工 §14.7 SPSSによる多重ロジスティック回帰 §14.8 多重ロジスティック回帰分析における注意事項と類似手法の紹介

この本は、実験で頻出する「反復測定」のデータの解析に関してひとつの章を割いて説明していて、自分には役立ちました。よくある実験デザインなのに、その解析方法に関して十分な紙面を割いた本は意外と少ないため。

参考

  1. 著者ウェブサイト:対馬栄輝研究室 弘前大学 医学部 保健学科 理学療法学専攻 著者略歴:弘前大学医療技術短期大学部理学療法学科(保健衛生学士)、弘前大学 大学院 理学研究科 (修士課程)、弘前大学大学院 医学研究科 社会医学系 公衆衛生学講座(博士課程)、弘前大学大学院保健学研究科(教授)

 

SPSSとAmosによる心理・調査データ解析

小塩真司『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析 : 因子分析・共分散構造分析まで 第3版 』東京図書, 2018.

  1. 第1章 データ解析の基本事項――データの形式,入力と代表値
  2. 第2章 相関と相関係数――データの関連を見る
  3. 第3章 χ2検定・t 検定――2変数の相違を見る
  4. 第4章 分散分析――3変数以上の相違の検討
  5. 第5章 重回帰分析――連続変数間の因果関係
  6. 第6章 因子分析――潜在因子からの影響を探る
  7. 第7章 因子分析を使いこなす――尺度作成と信頼性の検討
  8. 第8章 共分散構造分析――パス図の流れをつかむ
  9. 第9章 共分散構造分析を使いこなす――多母集団の同時解析とさまざまなパス図
  10. 第10章 カテゴリを扱う多変量解析――クラスタ分析・判別分析・ロジスティック回帰分析・コレスポンデンス分析

医学・保健学の例題による 統計学』 1982/10/1 豊川 裕之, 柳井晴夫 (編)

  • 豊川裕之 第1章 統計学を学ぶに当たって
  • 丸井英二 第2章 統計データと調査
  • 三宅由子 第3章 記述統計
  • 丸井英二 第4章 相関と回帰
  • 高木廣文 第5章 確率分布
  • 高木廣文 第6章 標本分布
  • 青木繁伸 第7章 検定と推定の考え方
  • 青木繁伸 第8章 検定と推定の実際
  • 柳井晴夫 第9章 実験計画法

本書は、推薦文の説明によると、東京大学医学部保健学科で実施されている統計・情報処理講義演習の内容を整理する形で纏められたものだそうです。図書館で借りて読みましたが、丁寧に書かれた教科書でした。統計の教科書は、数学音痴のためにことさらわかりやすさを強調したものが多いですが、この本はそういった最近よく見る本よりもむしろ説明が丁寧でわかりやすい印象を持ちました。

アウトカムが連続変数で、原因となっている因子の候補がカテゴリー変数(有か無か)で複数ある場合にどの因子の寄与が一番大きいのかを調べたい、そんなときにつかう多変量解析の手法が、「数量化I類」と呼ばれるものです。

多変量解析と一言でいっても条件によって選ぶべき手法は異なりますので、混同しないことが大事。要因(説明変数、独立変数)と結果(従属変数、目的変数)が、連続的な数なのかそれともカテゴリー変数なのかに着目すると、選ぶべき多変量解析の手法が自ずと定まります。

多変量解析の手法の選択基準

独立変数:連続量、従属変数:連続量なら、重回帰分析

独立変数:連続量、従属変数:カテゴリーなら、判別分析

独立変数:カテゴリー、従属変数:連続量なら、数量化I類

独立変数:カテゴリー、従属変数:カテゴリーなら、数量化II類

となります。

  1. 第4章多変量解析4.外的基準が分類の場合の分析方法(https://www.bunkyo.ac.jp/~hotta/lab/courses/2003seminar/ch4-4_5_hotta.pdf)
  2. 統計分析法の分類(https://www.educa.nagoya-u.ac.jp/~ishii-h/materials/analysis_methods.pdf)

数量化1類では、独立変数がカテゴリーですがそれをダミー変数に置き換えてしまうので、そうなるとあとは重回帰分析と全く同じということになります。ダミー変数というのは例えばアンケート調査項目で、リンゴの嗜好に関して好き、普通、嫌いという選択肢があった場合に、回答者の回答で該当するものを1、他を0といった具合に、一つだけ1にして後は0にしてしまうものです。ここで、「好き」、「普通」、「嫌い」はカテゴリー変数と呼ばれます。「リンゴの嗜好」という項目のことは、アイテムと呼ばれます。

 

判別分析とロジスティック回帰分析との違い

連続量⇒カテゴリー という流れでいうと、判別分析とロジスティック回帰分析は似ていますが、何が違うのでしょうか。

  1. オフショルダー ウエディングドレス パーティードレス ナイトドレス ステージ衣装 二次会 結婚式ドレス ロングドレス 演奏会 発表会 披露宴 謝恩会 袖あり CGL通信 vol39 「多変量解析の宝石学への応用」
  2. ロジスティック回帰 アイスタット ロジスティック回帰分析と似ている多変量解析に判別分析があります。‥ 両者の違いを調べてみます。

数量化I類を適用できる例数

  1. 多変量解析の手法別解説>数量化1類 アイスタット 個体数>カテゴリー総数-説明変数個数+1

数量化I類を適用する具体的な事例

多変量解析の手法別解説>数量化1類 アイスタット

目的変数:海外旅行回数

説明変数:性別(男性、女性)、年齢(若年、中年、高年)、血液型(A,B,O,AB) (カテゴリー総数=2+3+4=9、説明変数の個数=3)

目的変数:1日の新聞売り上げ部数

説明変数:曜日(月・火・水・木・金・土・日)、天候(晴・雨・小雨)、前日の野球の試合での巨人の勝敗(勝・負)、当日および前後の競馬の有無(有・無)

数量化1類 日経リサーチ

目的変数:立候補者の得票率

説明変数:政党(自民・民進・無所属)、職歴(元・現・新)、性別(男・女)

https://www.bunkyo.ac.jp/~hotta/lab/courses/2003seminar/ch4-3_huang.files/frame.htm

目的変数:英語の小テストの点

説明変数:英語が好きかどうかの質問

 

多変量解析の教科書

  1. 柳井 晴夫, 竹内 啓『射影行列・一般逆行列・特異値分解』(UP応用数学選書10 )新装版  2018/9/25  東京大学出版会 多変量解析の数学的な原理である線形代数を学ぶのに良さげな本。
  2. 足立 堅一『多変量解析入門』2005/12/20  ‎ 篠原出版新社 多変量解析の数学的な基盤である線形代数をわかりやすく解説した本。多変量解析への応用という強いモチベーションを持ちつつ、線形代数が学べるという点に特色があるのかも。
  3. 柳井晴夫『多変量データ解析法 理解と応用』(行動計量学シリーズ8)朝倉書店1994年12月5日定価3399円(本体3300円)図書館で借りて読みましたが、多変量解析の手法が網羅的に解説されています。数学的な根拠も説明されています。巻末の16ページに、本書で用いた線形代数の定理が簡潔にまとめられており、必要な数学を俯瞰できて便利。数量化I類の説明は103~105ページ
  4. 柳井 晴夫, 高根 芳雄『多変量解析法』 (現代人の統計) 新版 1985/6/1 朝倉書店
  5. 竹内啓, 柳井晴夫『多変量解析の基礎―線型空間への射影による方法』1972年 東洋経済新報社

新型コロナウイルス蔓延によるCOVID-19により世界の生活が全て一変してしまいましたが、最近興ってきた変異株オミクロンは病原性がデルタ株などよりも弱くて感染力は強いので、デルタ株などを駆逐して、COVID-19パンデミックを収束に向かわせるのではないかという期待感があるようです。

WASHINGTON (TND) — The World Health Organization is predicting the omicron variant could change the course of the pandemic. WHO Director-General Tedros Adhanom Ghebreyesus says the exact impact is “still difficult to know,” as recent reports suggest the variant appears to be less mild. “This actually is very encouraging news. The World Health Organization so far says there has not been one reported death from omicron in the world,” said Dr. Jeffrey Singer to The National Desk’s Jan Jeffcoat. “Since this appears to be four times more contagious than a delta variant, hopefully, this will crowd out the delta variant eventually.” Singer says COVID-19 could become nothing more than a recurring endemic cold. (Omicron variant could change COVID-19 to just a ‘recurring endemic cold,’ says doctor by ELISSA SALAMY, The National DeskFriday, December 10th 2021 thenationaldesk.com)

 

  1. オミクロン株は「終わりの始まり」説 コロナとの戦い、もうすぐ終了の期待 2021年12月10日20時10分 J-CASTトレンド  米ブルームバーグも同日、「オミクロンは感染力がこれまでの変異株よりも強い可能性がある一方、初期の報告によれば致死性は低いともみられる。これは歴史的に観察されたウイルスの進化パターンに合致している」「オミクロン株は新型コロナパンデミックの終焉(しゅうえん)が近いことを示唆している可能性がある」という米国大手証券会社の専門家の見方を伝えた。