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データの種類と統計処理（手法）の関係 第１節で述べたように、統計処理は質的データと量的データそれぞれに応じたやり方がある。 統計処理では、基本的な処理を行ってデータ全体の把握を行った後に、詳細に分析するためにさまざまな統計手法を使う。 詳細に分析するための具体的な手法については、第５章から第９章に述べる。 ただし、データの種類に応じてどんな統計手法を使うのか知っておかないと、第５章以下のどこを参照して良いのかわからない。 そこで、データの種類に応じてどんな統計手法を使うのかをここで述べておく。 １．推定 推定とは、正規分布を利用して標本調査から母集団を推測すること。 量的データで行う。 標本の平均や比率から、母集団の平均や比率がどこからどこまで（下限と上限）の範囲内になるかを求める。 ２．検定 検定とは、グループ間に違いがあるかどうかをデータの分布状況を利用して検証すること。←違

第１章　統計学って何に使うの？ 第２章　アンケート調査について 第３章　データの種類とデータ分析の基礎 第４章　データの種類と統計手法の関係 第５章　推定 第６章　検定 第７章　分散分析 第８章　相関 第９章　多変量解析の概要 ◎統計処理のホームページでは以下の文献を参考にして作成されています。 １）菅　民郎、「一人で学べるやさしい統計学　上下」、社会情報サービス、１９９１年 ２）菅　民郎、「多変量解析」、社会情報サービス、１９９１年 ３）石村貞夫、「ＳＰＳＳによる統計処理の手順」、東京図書、１９９８年 ４）内田　治、「すぐわかるＳＰＳＳによるアンケートの調査･集計･解析」、東京図書、１９９８年 ５）石村貞夫、「ＳＰＳＳによる分散分析と多重比較の手順」、東京図書、１９９８年 ６）石村貞夫、「ＳＰＳＳによる多変量データ解析の手順」、東京図書、１９９９年

この表から、売上高を目的変量（Ｙ）、広告費を説明変量１（Ｘ１）、営業人数を説明変量２（Ｘ２）として、 重回帰分析を適用すると、 Ｙ＝８．６２７×Ｘ１＋４．６０８×Ｘ２＋１．０１９６ という１次式が得られる。 重回帰分析によって得られた式より、広告費と営業人数の値を入れると売上高がわかる。 式の中にあるＸ１とＸ２の前にある値を回帰係数といい、この回帰係数が大きいほど、目的変量に対して影響の大きい説明変量であることを示している。ただし、影響度については、係数を標準化してから判断する。この場合では、広告費の標準化係数は０．７４２、営業人数の標準化係数は０．３６４である。したがって、売上高に対しては、広告費の方が営業人数よりも影響が大きいことがわかる。 ※重回帰分析を適用する場合は次のことを満たしておかなければならない。 １）式で求めた予測値と実際の値とに基づく決定係数が１に近いこと。少な