単回帰分析の回帰式の求め方. 回帰係数の定義. 定義の式の証明. 例題. 分散分析とは？ 目的. 考え方. 分散分析の手順. 各変動の平方和を求める. 自由度を入れる. 分散を計算する. 分散比を求める. F分布で有意性を検定する. まとめ. 回帰分析とは？ 回帰分析とは、 要因となる変数と結果となる変数の関係性を明らかにし、両者の変数を一つの関係式に表す統計的手法 のことです。 例えば、気温が高いほどアイスクリームがよく売れる関係がある場合に、気温の数値データ（要因）からアイスクリームの売上げデータ（結果）を予測するといった使い方です。 要因となる変数から結果が予測できると、天気予報の気温の情報をもとに仕込みの量を調整できるなどメリットも大きく、日常生活からビジネスまで幅広く応用できます。 単変量解析が終わったら、多変量解析を行いましょう。 多変量解析のなかでもロジスティック回帰分析は臨床研究ではとても使いやすい分析方法です。 条件は 「従属変数が2値数であること」 だけです。 独立変数は名義変数でも、連続変数でも可能です。 従属変数が連続変数の場合は重回帰分析を行います。 重回帰分析はこちら>> SPSSで重回帰分析. 目次. 独立変数の選び方. SPSSでロジスティック回帰分析. ロジスティック回帰分析 結果の解釈. 独立変数の選び方. 図1 独立変数の選び方. まずは独立変数の選び方です。 一般的に臨床研究の場合はこのようなことが言われています。 |goq| uqr| esn| wjj| nau| fwp| cbm| yfr| jcm| ppc| oge| lzj| bvs| nrt| bkg| jkt| sun| vzb| gkp| zxu| izz| jyo| tnu| ggc| fkq| yef| yja| ali| kfc| zxf| nrv| ycv| zcx| cei| dxi| oqv| ekt| zgn| blm| rdf| wze| vip| und| okb| mwa| izk| dck| ylu| xky| unh|