用語集

回帰分析

回帰分析というのは、従属変数と独立変数というふたつの間に特定の数式をあてはめて、独立変数から従属変数を推計する方法のことをいいます。
この場合の従属変数を目的変数と、独立変数を説明変数とよぶこともありますが、どちらも同じもののことを指しています。特定の数式を導くための典型的な方法としては、最小二乗法とよばれるものがあります。
たとえば、アンケートや購買データなどから求めたサンプルが、独立変数が一定量変化すると従属変数も同様に変化するという数直線としてあらわされると仮定した場合に、実際のサンプルと、数直線の値との誤差の二乗の和を最小にするような数学的な手法によって、この数直線をあらわす数式の切片と傾きを求めるというものです。

お役立ち情報

回帰分析をする場合には、独立変数と従属変数との間に相関関係があることが大切であり、相関係数とよばれる尺度によって、どの程度の相関があるのかを明らかにすることになります。
しかし、相関係数が大きいからといって、必ずしも相関があるとは限らないケースもよくみられています。
たとえば、子供の身長とテストの点数との間の相関係数が大きかったとしても、直接的に身長と点数との間に相関関係があるのではなく、一般に学年が高いほど身長も高く、知識もより深くなるという都合上、擬似的な相関関係が生じているのです。