変数選択で，個々の説明変数の寄与度を独立に評価したい（よくあるご質問）
Q. 重回帰分析を使って変数選択する場合，個々の説明変数の寄与度を独立に評価することはできないでしょうか？
A.
目的変数に与える説明変数の寄与度をそれぞれ独立に評価するには，説明変数間に相関がないデータ(直交したデータ)を計画的に収集し，それを用いて解析を行う必要があります．
一方，既に収集されているデータに回帰分析を適用する場合は，一般に，説明変数同士に相関がある（直交をしていない）ため，個々の説明変数の寄与度を厳密に評価することはできません．（説明変数同士の相関の程度についてはトレランスを参考にしてください．）この場合，基本的にはアクションを導く実験のための情報収集と考えるがよいでしょう．既に収集されたデータに回帰分析を適用する場合，相関があるのですから，「変数Aの寄与度は○○くらい，変数Bの寄与度は△△くらい」という結論を求めるのではなく，「このデータの範囲ならば， 変数Aと変数Bの何れか，もしくは両方が目的変数の変動に寄与しそうである．したがって，変数A，Bを取り上げ，水準の幅を××にして確認実験を行う必要がある」という結論を狙うのがよいでしょう．
| 更新日 | 2011年11月15日 |
|---|---|
| FAQ番号 | 70014 |
| カテゴリー | 手法・操作編（回帰分析・多変量解析） この手法の解説ページへ |
| 対象製品 | JUSE-StatWorks/V5 JUSE-StatWorks/V4.0 |
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