■事例
■方法
治療器具A、B、Cを使う患者それぞれ50名に、器具の不快の程度を10点満点で評価してもらった。同時に患者の年齢・体重・性別を確認した。
■データ
⇒ 重回帰分析で患者の特徴から各器具の不快度を予想できます。
■分析結果
各器具の不快度は次の式で予想できることが分かった。
A：不快度 ＝ 年齢 × 0.02 + 体重 × 0.03 + 女性なら1.2 + 2.2
B：不快度 ＝ 年齢 × 0.08 + 体重 × 0.05 + 女性なら2.2 + 3.3
C：不快度 ＝ 年齢 × 0.11 + 体重 × 0.02 + 女性なら0.8 + 0.2
■その後
不快度が最も低い器具を選ぶことのできる早見表を作成し、診察に活用した。
■その他適用場面例
例えば、こんな時に役立ちます。
- 売上目標を達成するのに必要な広告宣伝費用を見積もりたい
- 生産計画と人員管理のため、来月の商品需要を予想したい
- 新商品（帽子）の素材・形・値段を決めたい
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◎分析手法
＜該当する分析手法・統計指標＞
- （重）回帰分析、数量化Ⅰ類、ロジスティック回帰分析
＜関連する分析手法・統計指標＞
- 関連の強さを把握したい ⇒ 相関係数（偏相関係数）の計算
- 予測値の誤差を知りたい ⇒ 信頼区間の計算（リンク）
- 予測に効果的なデータを知りたい ⇒ 変数選択法の利用
- 予測の有効性を知りたい ⇒ 効果量（決定係数）の計算（リンク）
- 最も売れる商品構成を予想したい ⇒ コンジョイント分析
