因果関係を分析する一手法「回帰分析」とは｜コラム | 人材育成・研修のリクルートマネジメントソリューションズ前回は、2つの変数の関係性を表す指標である相関係数についてご紹介しました（『データの関係性を表せる「相関係数」と2つの落とし穴』）。しかし、実際の人事実務の場面では、「課長昇進後のパフォーマンスは、昇進前の主任時のパフォーマンスでどの程度予測できるのか？」のように、「因果関係」に基づく「予測」に関心があることも多いと思います。 今回は、このような場面で利用する、「回帰分析」をご紹介します。 目次 「相関分析」と「回帰分析」は何が違うのか 回帰分析のイメージをつかむ 回帰分析の結果を読み取る 回帰分析を用いるメリット 因果関係を考察する際の留意点 より複雑なモデルの分析に用いる重回帰分析 「相関分析」と「回帰分析」は何が違うのか 「主任時のパフォーマンス」と「課長昇進後のパフォーマンス」という2つの変数を例に相関分析と回帰分析の違いを模式図で示すと、図表１のようになります。 2つの変数の関連
