【連載】AltPaperだから、こんな分析も簡単！
⑥回帰分析

■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

 

こんな調査・分析を実施するなら…

「安い」「速い」「簡単」な AltPaper にお任せ

 

◎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

 

 

◎AltPaperで簡単実施！分析手法一覧

• 効果の有無を知りたい（有意差検定）
• 比率の違いを確かめたい（分割表の分析）
• 結果の誤差を知りたい（信頼区間の推定）
• 調査に必要なデータ数を知りたい（サンプルサイズの計算）
• 異なる調査結果を比較したい（効果量の計算）
• データを予測したい（回帰分析）
• データを予測したい（判別分析）
• 関連を知りたい（相関分析）
• カテゴリ同士の関係を知りたい（コレスポンデンス分析）
• 分類をしたい（クラスター分析）
• 隠れた構造を探りたい（共分散構造分析）
• 満足度調査で改善すべき項目を探りたい（CSポートフォリオ分析）
• たくさんのデータから重要な法則を発見したい（決定木分析）
• 売れそうな価格帯を知りたい（PSM分析）