多変量回帰分析の前提条件－正しく回帰分析を使うための研究計画 | とある医学の研究目録–Index of Medical Research多くの論文や学会発表、大学院生が持ってくる解析結果で多変量回帰分析が使われていますが、結構間違って使ってるなー、と思うことが多いです。自分のところの大学院生が持ってきた内容だとその場で指摘できますし、少し前に学会でとても若い先生が指導してくれる人がいないと困っていたので、回帰分析の不備を伝えたところ、とても喜んでくれました。こう言う情報は意外と若い先生方に届いていなくて、自分のできる範囲で伝えられたらな、と思いました。 今回はよく見られる回帰分析の誤った使い方を修正するための、回帰分析について知っておくべき前提条件をまとめます。 どの回帰分析を使うかは従属変数次第 多変量回帰分析は1つの被説明変数（従属変数）と複数の説明変数（独立変数）を投入し、説明変数から被説明変数を導くための回帰式を作ります。多変量回帰分析には重回帰分析、ロジスティック回帰分析、Cox回帰分析と種類がありますが、どの回
