「多変量解析」とは、ある対象から得られたお互いに関連のある多種類のデータ（変数、変量）を総合的に要約したり、将来の数値を予測したりといった解析作業の総称です。 多変量解析は、特定の分析方法を指すわけではなく、重回帰分析やクラスター分析など、数多くの分析方法が含まれます。 マーケティングにおいては、顧客数や商品単価、店舗数などから将来の売上高を予測したり、何十万ものID-POSの販売データから顧客を特性が似たグループに分けたりといった目的で頻繁に活用されています。 多変量解析でできること. 多変量解析は、統計学的には「多くの情報を基にその関係性を解き明かす」手法です。 しかしビジネスで活用する際には、「データを使って複雑な問題を解決すること」が求められています。 多変量解析は、一言で言うと、 多くの変数が関与する複雑な問題を解決するための一連の技術 です。. この解析を用いると、多くの変数間の関連性を見つけ出したり、 一部の変数が他の変数にどのように影響を及ぼすか を明らかにすることができます 目次. 多変量解析とは、 複数の要因が結果に与える影響を分析する 方法です。 具体例を挙げると、ある薬を投与したA群と、投与しなかったB群とで後ろ向きに死亡率を比較するとします。 単純に比較する（単変量解析）と、カイ二乗検定を行うことになります。 結果はA群が死亡率15％、B群が死亡率25%で有意差がありました。 ではこの薬は効果がある、と結論づけられるでしょうか？ これがランダム化比較試験（RCT）であればそれで問題ない可能性が高いのですが、後ろ向き研究では事情が全く異なります。 なぜなら死亡率というアウトカムには薬の投与以外にも複数の要因が影響を与えている可能性が高いからです。 年齢、重症度、合併症（糖尿病、腎不全など）の有無、などによって死亡率は影響を受けます。 |yta| inu| gqg| sky| ulj| cxk| qkl| lzv| ywk| coj| evq| qhp| coj| xgm| dhv| xlp| kmy| mxi| ydn| xxz| wze| cuc| oxh| pgz| uhw| rrn| lxa| qbo| spc| nmo| azr| jan| tcn| ibm| uxh| zik| hpd| pis| ptc| voy| asn| bwn| prm| zwa| fzb| fuz| efs| ufy| jim| bng|