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【分析の意図】 売上に影響する要因を分析することで、なるべく機会損失・廃棄ロスの少ない適切な販売体制を取れるようにしたい。 【目的変数】 アイスクリームの売上 【説明変数】 最高気温 通行人数 【分析の意図】 高田馬場駅の周辺の物件100件を調べ、様々な物件の条件（広さ、駅からの遠さ、階数など）がどれくらい家賃に影響するのかを調べたい。 【目的変数】 物件の家賃 【説明変数】 様々な物件の情報（広さ、駅からの徒歩時間、築年数、階数、様々な設備の有無、etc…）

重回帰分析は比較的理解がしやすく、一定の理解度があれば汎用的に使える分析方法です。 しかし、これを独学で学ぼうとすると、色んな専門用語や数式などが理解できないために、その価値を感じられる前につまづいてしまうことも少なくありません。 そこで今回は、非常に「ざっくり」と、基本的な概念と分析の進め方を図解で説明します。 手順① 成果を選ぶ まず初めに、今回の分析によって知りたいことを成果（目的変数）として決めます。実務的には、何らかの施策を通じて「増やしたい」（もしくは減らしたい）ことを持ってきます。なお、先ほどのレストランの例では、「来店客数」を上げましたが、これ以外にも「総売上」「一人当たり売上」「料理注文数」「予約数」など、どのような分析したいかによって、いろいろなことを当てはめることができます。 手順② 要素の候補をリストアップする 続いて、成果に関係がありそうな項目を要素の候補としてリ

回帰分析の結果を見る際の一つの重要なチェック項目として、説明変数の係数や定数項が有意である（すなわち、統計分析によって導かれた値が「意味」が「有る」ものである）か否かに着目します。その際、キーワードとなるのがt値とp値です。 t 値とは何か？ t 値は、説明変数の係数や定数項の確からしさの度合いを判断する際に使用する数値であり、t 値の絶対値が大きければ大きいほど、強く有意であると判断できます。（注1） 具体的には、t 値が「-2以下」か「+2以上」であれば有意であると一般的には判断されます。つまり、絶対値 2 以上（ t ≧｜2｜）あると有意であると判断できます。ただし、サンプルサイズによってその基準は異なってきます。 p 値とは何か？ 一方、p 値とは、説明変数の係数や定数項が”たまたま”その値である確率を示しています。例えば、ある説明変数の係数の p 値が 5 %以下であった場合、「