複数の説明変数によるデータ分析 (多変量解析)

解説

複数の説明変数を用いて、一つまたは複数の従属変数を分析します。 分析手法として、

  • 多元配置分散分析 (Analysis of Variance, ANOVA)
  • ロジスティック回帰モデル (Logistic Regression Model)
  • 分散共分散分析 (Analysis of Covariance, ANCOVA)
  • 重回帰分析 (Multiple Regression)
  • 多変量分散分析 (Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)
  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)
  • 因子分析 (Factor Analysis)

を準備しています。

適用可能な手法の判定

多変量解析は、複数の説明変数を用いて、一つまたは複数の目的変数を分析する統計手法です。

構築したい予測モデルに応じて、まず統計手法を選択し、適切な形式のデータを用意する必要があります。 データ形式が間違っていると、分析結果の解釈が難しくなるだけでなく、誤った結論に至る可能性があります。

Reactive stat では、発想を変えて、 「どのデータから」「何が知りたいか」 を設定することで、適用可能な手法を判定し、各々について解析を行えるようにしました。

R による分析

Reactive stat の内部には、上記分析手法の独自コードは内蔵しておりません。 全て、クラウドの R で分析を実行することになります。

R では、基本ライブラリにて分析を実行します。 そのため、目的変数や説明変数の型制限の拡張などには対応していません。

より高度な統計分析を行う場合には、R のスクリプトコードをクリップボード経由でコピーして、R studio に貼付してご利用頂くことができます。

分析法の特徴一覧

手法 英語名 目的変数のタイプ 説明変数のタイプ 特徴 Wikipedia
{{ method.japaneseName }} {{ method.englishName }} {{ method.dependentVariableType }} {{ method.independentVariableType }} {{ method.characteristic }}

データ

設定